[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 사용법

import numpy as np

# 두 개의 1차원 배열 생성
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 두 배열 요소 간 덧셈
added_array = np.add(array1, array2)

print("배열 덧셈 결과:\n", added_array)

상세 설명

• x1, x2: 덧셈할 두 배열. 두 배열은 동일한 크기여야 하며, 각각의 요소를 대응하여 더합니다.
  
  • 예시: np.add(array1, array2)는 [1, 2, 3]과 [4, 5, 6]의 각 요소를 더해 [5, 7, 9]을 반환합니다.
• out (선택사항): 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있습니다. 이 배열은 입력 배열과 동일한 크기를 가져야 하며, 메모리를 절약할 때 유용합니다.
  
  • 예시: np.add(array1, array2, out=output_array)는 결과를 output_array에 저장합니다.
• where (선택사항): 조건에 따라 덧셈을 수행할지 결정합니다. 조건이 참인 위치에서만 덧셈이 수행됩니다.
  
  • 예시: np.add(array1, array2, where=array1 > 1)은 array1의 값이 1보다 큰 위치에서만 덧셈을 수행합니다.
• 활용
  
  • 벡터 및 행렬 연산: 벡터 간, 행렬 간의 덧셈을 처리하는 데 사용되며, 데이터 처리, 과학적 계산 및 신경망 가중치 업데이트 등의 작업에서 자주 활용됩니다.
  • 데이터 분석 및 처리: 여러 데이터셋을 병합하거나 계산할 때, 각 데이터셋의 대응 요소를 빠르게 더할 수 있습니다.

 

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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