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파이썬 numpy.r_ 함수 활용하기 Numpy r_ 함수 소개:Numpy의 `r_` 속성은 배열을 수평으로 결합하는 데 사용됩니다. 배열을 인덱스 또는 슬라이스를 사용하여 새로운 축을 만들고 배열을 확장하는 데 유용합니다.기본 사용법:`r_`를 사용하여 배열을 수평으로 결합하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열 결합 combined_array = np.r_['axis', array1, array2] print("Combined Array:", combined_array)위의 예시 코드에서 `np.r_`를 사용하여 `array1`과 `array2`를 수평으로 결합하여 `combined_array`를 생성합니다.예시 코드:배열을 수평으로 결합하는 예시:# 배열 결합 combined_array = np.r_['0.. 2024. 9. 12.
파이썬 numpy.c_ 함수 활용하기 Numpy c_ 함수 소개:Numpy의 `c_` 속성은 배열을 수직으로 결합하는 데 사용됩니다. 배열을 인덱스 또는 슬라이스를 사용하여 새로운 축을 만들고 배열을 확장하는 데 유용합니다.기본 사용법:`c_`를 사용하여 배열을 수직으로 결합하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열 결합 combined_array = np.c_[array1, array2] print("Combined Array:", combined_array)위의 예시 코드에서 `np.c_`를 사용하여 `array1`과 `array2`를 수직으로 결합하여 `combined_array`를 생성합니다.예시 코드:배열을 수직으로 결합하는 예시:# 배열 결합 combined_array = np.c_[[1, 2, 3],.. 2024. 9. 11.
파이썬 numpy.column_stack 함수 활용하기 Numpy column_stack 함수 소개:Numpy의 `column_stack` 함수는 1차원 배열들을 열로 쌓아 2차원 배열을 만듭니다. 또한, 2차원 배열을 열로 쌓아 더 큰 2차원 배열을 만드는 데에도 사용될 수 있습니다.기본 사용법:`column_stack`을 사용하여 배열을 열로 쌓는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열을 열로 쌓기 arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) result = np.column_stack((arr1, arr2)) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서 `np.column_stack`을 사용하여 `arr1`과 `arr2`를 열로 쌓아서 `r.. 2024. 9. 10.
파이썬 numpy.row_stack 함수 활용하기 Numpy row_stack 함수 소개:Numpy의 `row_stack` 함수는 1차원 배열들을 행으로 쌓아 2차원 배열을 만듭니다. 또한, 2차원 배열을 행으로 쌓아 더 큰 2차원 배열을 만드는 데에도 사용될 수 있습니다.기본 사용법:`row_stack`을 사용하여 배열을 행으로 쌓는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열을 행으로 쌓기 arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) result = np.row_stack((arr1, arr2)) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서 `np.row_stack`을 사용하여 `arr1`과 `arr2`를 행으로 쌓아서 `result`를 생성.. 2024. 9. 9.
파이썬 numpy.tensordot 함수 활용하기 Numpy tensordot 함수 소개:Numpy의 `tensordot` 함수는 텐서(tensor)들 간의 곱셈을 수행합니다. 이 함수는 다차원 배열에 대한 연산을 지원하며, 배열의 특정 축(axis)을 기준으로 곱셈을 수행합니다. 다차원 배열을 다룰 때 유용하게 활용됩니다.기본 사용법:`tensordot`을 사용하여 배열 간의 텐서 곱셈을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 텐서 곱셈 수행 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result = np.tensordot(a, b, axes=1) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서 `np.tensordot`을 사용하.. 2024. 9. 8.
파이썬 numpy.roll 함수 활용하기 Numpy roll 함수 소개:Numpy의 `roll` 함수는 배열의 요소들을 주어진 횟수만큼 순환시킵니다. 이 함수를 사용하면 배열의 요소들을 특정 방향으로 순환 이동시킬 수 있습니다.기본 사용법:`roll` 함수를 사용하여 배열의 요소들을 순환 이동하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 요소 순환 이동 result = np.roll(arr, shift=2) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서는 `np.roll`을 사용하여 배열 `arr`의 요소들을 오른쪽으로 2칸 순환 이동시킵니다.예시 코드:배열 요소의 순환 이동 예시:# 배열 생성 arr = np.array([1,.. 2024. 9. 7.
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