[NumPy] 배열의 표준편차 구하기: np.std() 사용 및 설명
소개 np.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 표준편차(Standard Deviation)를 계산하는 함수입니다. 이 함수는 전체 배열 또는 특정 축(axis)을 따라 표준편차를 계산할 수 있으며, 데이터 분석과 통계 처리에서 자주 사용됩니다. 표준편차는 데이터의 산포도를 나타내는 중요한 지표로, 데이터의 분산 정도를 파악하는 데 유용합니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 표준편차 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])std_array1 = np.std(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 표준편차 계산..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 요소 평균 구하기: np.mean() 사용 및 설명
소개 np.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 모든 요소의 평균을 구하거나, 특정 축(axis)을 따라 평균을 구할 수 있습니다. 데이터 분석, 통계 계산, 과학적 시뮬레이션 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 평균 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])mean_array1 = np.mean(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 평균 계산array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])mean_axis0 = np.mean(arr..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 요소 합 구하기: np.sum() 사용 및 설명
소개 np.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=0, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 합을 계산하는 함수로, 모든 요소 또는 특정 축(axis)을 따라 합을 구합니다. 이 함수는 데이터 처리, 수학적 연산, 통계 분석 등에서 자주 사용되며, 다양한 차원의 배열에서 유연하게 작동할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 모든 요소의 합 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])sum_array1 = np.sum(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 합 계산array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])su..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 거듭제곱 계산하기: np.power() 사용 및 설명
소개 np.power(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 거듭제곱을 계산하는 함수로, 첫 번째 배열 x1의 각 요소를 두 번째 배열 x2의 해당 요소로 거듭제곱합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([2, 3, 2])# 두 배열 요소 간 거듭제곱 계산powered_array = np.power(array1, array2)print("배열 거듭제곱 결과:\n", powered_array)상세 설명x1: 거듭제곱..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 내적 및 행렬 곱셈: np.dot() 사용 및 설명
소개 np.dot(a, b, out=None)는 두 배열 간의 행렬 곱셈 또는 벡터 내적을 수행하는 함수입니다. 1차원 배열(벡터)일 경우에는 내적(inner product)을, 2차원 배열(행렬)일 경우에는 행렬 곱셈을 수행합니다. 이 함수는 수학적 연산, 머신러닝 모델, 데이터 분석 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 간 내적vector1 = np.array([1, 2, 3])vector2 = np.array([4, 5, 6])dot_product = np.dot(vector1, vector2)# 2차원 배열 간 행렬 곱셈matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])m..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 나눗셈 수행하기: np.divide() 사용 및 설명
소개 np.divide(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 나눗셈을 수행하는 함수로, 입력된 두 배열의 대응하는 요소를 나누어 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. out 파라미터를 통해 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있으며, where 조건을 사용해 특정 조건에서만 연산을 제한할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([10, 20, 30])array2 = np.array([2, 5, 3])# 두 배열 요소 간 나눗셈divided_array = np.divid..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 곱셈 수행하기: np.multiply() 사용 및 설명
소개 np.multiply(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 곱셈을 수행하는 함수로, 입력된 두 배열의 대응하는 요소를 곱하여 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등의 작업에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([4, 5, 6])# 두 배열 요소 간 곱셈multiplied_array = np.multiply(array1, array2)print("배열 곱셈 결과:\n", multiplied_array)상세 설명x1, x2..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 뺄셈하기: np.subtract() 사용 및 설명
소개 np.subtract(x1, x2, out, where)는 NumPy 배열 간의 요소별 뺄셈을 수행하는 함수로, 두 배열의 대응하는 요소를 빼서 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터와 행렬 연산을 처리할 때 유용하며, 데이터 분석 및 수치 계산 작업에서 자주 사용됩니다. 빠르고 효율적인 벡터화 연산이 가능하여 대규모 데이터 처리에도 적합합니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([10, 20, 30])array2 = np.array([1, 2, 3])# 두 배열 요소 간 뺄셈subtracted_array = np.subtract(array1, array2)print("배열 뺄셈 결과:\n", subtracted_array..
2024. 10. 1.
