[NumPy] 구간을 일정 간격으로 나누기: np.linspace() 사용 및 설명
소개 np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 지정된 구간을 균등한 간격으로 나누어 배열을 생성합니다. 이 함수는 숫자 범위를 정확하게 일정한 간격으로 분할할 때 유용하며, 특히 그래프 그리기, 데이터 시각화, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. 시작값과 끝값 사이를 사용자가 지정한 개수만큼 나누어 배열을 만듭니다. 기본 사용법import numpy as np# 0부터 10까지 5개의 균등한 값 생성array_basic = np.linspace(0, 10, 5)# 1부터 100까지 10개의 균등한 값 생성array_ten = np.linspace(1, 100, 10)# 끝점을 제외하고 배열 생성array..
2024. 10. 1.
[NumPy] 숫자 배열 생성하기: np.arange() 사용 및 설명
소개 np.arange(start, stop, step, dtype)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 주어진 범위와 간격에 따라 숫자 배열을 생성합니다. np.arange()는 숫자 범위를 지정해 정수, 실수 또는 다른 타입의 배열을 생성하는 데 유용하며, 특히 반복 작업이나 그래프 데이터 생성 등에서 많이 활용됩니다. 지정된 시작값, 끝값, 간격을 통해 배열을 쉽게 만들 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 0부터 9까지의 정수 배열 생성array_basic = np.arange(10)# 1부터 10까지 2씩 증가하는 배열 생성array_step = np.arange(1, 11, 2)# 실수 간격 배열 생성array_float = np.arange(0, 5,..
2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 생성: np.array() 사용 및 설명
소개 np.array(object, dtype, ndmin, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 기본 함수입니다. 이 함수는 Python의 리스트, 튜플, 또는 다른 배열 구조를 NumPy 배열로 변환하여 효율적인 수치 계산을 가능하게 합니다. 다차원 배열, 즉 벡터, 행렬 등도 쉽게 만들 수 있으며, 이를 통해 배열 연산 및 다양한 과학적 계산을 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 생성array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 2차원 배열 생성array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 3차원 배열 생성array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4..
2024. 10. 1.
