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파이썬 numpy ufunc 로그 - Log 파이썬 numpy ufunc 로그 - Log NumPy는 베이스 2, e, 10에서 로그를 수행하는 기능을 제공한다. 또한 사용자 정의 ufunct를 만들어 어떤 베이스에 대해서도 로그를 취할 수 있는지에 대해서도 알아보겠다. 로그를 계산할 수 없는 경우 모든 로그 함수는 요소에 -inf를 넣는다. 파이썬 numpy ufunc 로그 - Log2() log2() 함수를 사용하여 base 2에서 log를 수행한다. 다음 배열의 모든 요소의 밑단 2에서 로그를 찾는다: import numpy as np arr = np.arange(1, 10) print('arr : ', arr) print('np.log2(arr) : ', np.log2(arr)) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 참고: range(1.. 2024. 1. 6.
파이선 numpy ufunc 반올림 파이썬 numpy ufunc 십진수 반올림 NumPy에는 주로 다섯 가지 소수점 반올림 방법이 있다: truncation fix rounding floor ceil 파이선 numpy ufunc truncation - trunc(), fix() 소수점을 제거하고 부동소수점을 0에 가깝게 되돌린다. trunc() 함수와 fix() 함수를 사용한다. import numpy as np arr = np.trunc([-3.1666, 3.6667]) print('arr = np.trunc([-3.1666, 3.6667]) : ', arr) np.trunc([-3.1666, 3.6667])을 실행하면 소수점을 제거하고 -3, 3을 반환한다. 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 동일한 예로 fix() 사용: imp.. 2024. 1. 5.
파이썬 numpy ufunc 단순 계산 파이썬 numpy ufunc 단순 계산 NumPy 배열 간에 산술 연산자 + - * / 를 직접 사용할 수 있지만, 이 절에서는 목록, 튜플 등 배열과 유사한 객체를 취하고 조건부로 산술을 수행할 수 있는 함수가 있는 동일한 확장에 대해 설명한다. 산술 조건: 산술 연산이 발생해야 하는 조건을 정의할 수 있음을 의미한다. 논의된 모든 산술 함수는 해당 조건을 지정할 수 있는 where 매개 변수를 사용한다. 더하기(Addition) - add() add() 함수는 두 배열의 내용을 합하고 결과를 새 배열로 반환한다. arr1의 값을 arr2의 값에 추가한다: import numpy as np arr1 = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) arr2 = np.array([20, .. 2024. 1. 4.
파이썬 numpy 자체 ufunc 생성 파이썬 numpy ufunc 생성 방법 - frompyfunc() 자신만의 ufunc를 만들려면 Python의 일반 함수에서와 같이 함수를 정의한 다음 frompyfunc() 메서드를 사용하여 NumPyfunc 라이브러리에 추가해야 한다. frompyfunc() 메서드는 다음 인수를 사용한다: function - 함수의 이름. inputs - 입력 인수(arrays)의 수이다. outputs - 출력 배열의 수. 추가를 위해 자신만의 ufunction을 만든다: import numpy as np a = [1,2,3,4] b=[5,6,7,8] print('a : ', a) print('b : ', b) def myadd(x, y): return x+y myadd = np.frompyfunc(myadd, 2.. 2024. 1. 3.

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