[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.
[NumPy] 배열 간 덧셈하기: np.add() 사용 및 설명
소개 np.add(x1, x2, out, where)는 NumPy에서 두 배열의 요소별 덧셈을 수행하는 함수로, 동일한 크기의 배열을 입력받아 각 요소를 더해 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 배열 간의 빠르고 효율적인 벡터화된 연산을 가능하게 하여, 수학적 계산, 데이터 처리, 과학적 시뮬레이션 등에서 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 덧셈added_array = np.add(array1, array2)print("배열 덧셈 결과:\n", added_array)상세 설명x1, x2: 덧셈할 두 배열. 두 배열은 동일한 크기..
2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 수평으로 쌓기: np.hstack() 사용 및 설명
소개 np.hstack(arrays)는 NumPy 배열을 수평으로 쌓는 함수로, 배열들을 가로 방향으로 결합하여 하나의 배열로 만듭니다. 이 함수는 배열들의 행(row) 수가 동일한 경우에 사용되며, 여러 배열을 열(column) 기준으로 이어 붙입니다. 데이터 분석, 배열 병합, 전처리 과정에서 매우 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([4, 5, 6])# 두 배열을 수평으로 쌓기 (1x6 배열 생성)hstacked_array = np.hstack((array1, array2))print("수평으로 배열 쌓기:\n", hstacked_array)상세 설명array..
2024. 10. 1.
