[NumPy] 배열의 지수 연산 수행하기: np.exp() 사용 및 설명

소개

  np.exp(x, out=None, where=True)는 주어진 배열 x의 각 요소에 대해 자연 로그의 밑 e의 거듭제곱을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 과학적 계산, 데이터 분석, 그리고 머신러닝 작업에서 지수 연산이 필요한 경우에 자주 사용됩니다. 배열의 모든 요소에 대해 지수 연산을 수행하여 새로운 배열을 반환합니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열에서 지수 함수 계산
array = np.array([1, 2, 3])
exp_array = np.exp(array)

print("배열의 지수 함수 결과:", exp_array)

상세 설명

• x: 지수 연산을 수행할 배열로, 각 요소에 대해 e의 거듭제곱이 계산됩니다. 예시에서는 배열의 각 요소에 대해 e^x가 계산됩니다.
  
  • 예시: np.exp([1, 2, 3])는 [e^1, e^2, e^3]을 계산하여 [2.718, 7.389, 20.085]을 반환합니다.
• out (선택사항): 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있습니다. 입력 배열과 크기가 같아야 하며, 메모리를 절약하기 위해 사용될 수 있습니다.
• where (선택사항): 조건에 따라 지수 계산을 수행할 요소를 결정합니다. 기본적으로 모든 요소에 대해 연산이 수행되지만, 특정 조건에서만 연산을 제한할 수 있습니다.
• 활용
  
  • 과학적 계산: 지수 연산은 물리학, 생물학, 경제학 등의 분야에서 사용되는 방정식과 모델에서 필수적입니다.
  • 머신러닝 및 통계학: 확률 분포 계산, 가중치 업데이트, 활성화 함수 계산 등 지수 함수는 머신러닝에서 자주 사용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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