파이썬 numpy ufunc 합산(summation)

파이썬 numpy ufunc 합산(summation)

summation과 addition의 차이점은 무엇입니까?

덧셈은 두 인수 사이에서 수행되는 반면, 합은 n개의 요소에서 수행된다.

arr1의 값을 arr2의 값에 추가한다:

import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([1, 2, 3]) print('arr1 : ', arr1) print('arr2 : ', arr2) newarr = np.add(arr1, arr2) print('newarr = np.add(arr1, arr2) : ', newarr)

위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.

파이썬 numpy 두 배열 덧셈 add() 활용 예제

 

arr1의 값과 arr2의 값을 sum한다:

import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([1, 2, 3]) print('arr1 : ', arr1) print('arr2 : ', arr2) newarr = np.sum([arr1, arr2]) print('newarr = np.sum([arr1, arr2]) : ', newarr)

위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.

파이썬 numpy ufunc 두 배열 합 sum() 활용 예제

 

파이썬 numpy ufunc 축에 대한 합

축=1을 지정하면 NumPy가 각 배열의 숫자를 합한다.

1번째 축에 걸쳐 다음 배열로 합산을 수행한다:

import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([1, 2, 3]) print('arr1 : ', arr1) print('arr2 : ', arr2) newarr = np.sum([arr1, arr2], axis=1) print('newarr = np.sum([arr1, arr2], axis=1) : ', newarr)

위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.

파이썬 numpy ufunc 두 배열 합 sum() axis 활용 예제

 

파이썬 numpy ufunc 누적합산

누적합은 요소를 배열에 부분적으로 추가하는 것을 의미한다.

예를 들어, [1, 2, 3, 4]의 부분합은 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10]이 될 것이다.

cumsum() 함수를 사용한 부분합 수행한다.

다음 배열로 누적 합산을 수행한다:

import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print('arr : ', arr) newarr = np.cumsum(arr) print('newarr = np.cumsum(arr) : ', newarr)

위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.

파이썬 numpy ufunc 두 배열 합 cumsum() axis 활용 예제

 

이번 글에서는 파이썬 numpy ufunc 합산(summation)에 대해서 살펴보았다.

add()와 sum() 함수의 개념의 차이와 실습을 통해 파악하였으며, sum()함수의 인자로 axis(축)에 대한 활용 그리고 누적합산을 위해 cumsum()함수에 대해서 실습하였다.

꼭 손으로 눈으로 머리로 익히며 실습하기를 바란다.

모두 화이팅입니다.!!!

 

출처 : 이 글의 출처는 w3schools사이트를 참고하였으며 필자가 추가하여 정리한 글입니다.