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파이썬 numpy44

파이썬 SciPy 개요 SciPy란 무엇인가? SciPy는 아래에 NumPy를 사용하는 과학 계산 라이브러리이다. SciPy는 Scientific Python의 약자이다. 최적화, 통계 및 신호 처리를 위한 더 많은 유틸리티 기능을 제공한다. NumPy와 마찬가지로 SciPy도 오픈소스이기 때문에 자유롭게 사용할 수 있다. SciPy는 NumPy의 창시자 Travis Olyphant에 의해 만들어졌다. 왜 SciPy를 사용할까? 만약 SciPy가 아래에 NumPy를 사용한다면, 왜 우리는 NumPy만 사용하지 않을 수 있습니까? SciPy는 NumPy와 Data Science에서 자주 사용하는 기능을 최적화하여 추가하였다. SciPy는 어떤 언어로 개발되었을까? SciPy는 주로 Python으로 작성되지만 일부 세그먼트는 C로.. 2024. 1. 28.
파이썬 numpy ufunc 집합 연산 집합이란 무엇인가? 수학의 집합은 고유한 원소들의 집합이다. 집합은 빈번한 교집합, 결합 및 차분 연산을 포함하는 연산에 사용된다. 파이썬 numpy에서 집합 생성 - unique() NumPy의 고유한() 방법을 사용하여 모든 배열에서 고유한 요소를 찾을 수 있다. 예를 들어 집합 배열을 만들 수 있지만 집합 배열은 1-D 배열이어야 한다. 반복되는 요소가 있는 다음 배열을 집합으로 변환한다: import numpy as np arr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7]) print("arr : ", arr) x = np.unique(arr) print('x = np.unique(arr) : ', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy uf.. 2024. 1. 14.
파이썬 numpy ufunc 쌍곡선함수(hyperbolic function) 파이썬 numpy ufunc 쌍곡선함수(hyperbolic function) NumPy는 라디안 단위의 값을 취하고 해당 sinh, cosh() 및 tanh() 값을 생성하는 ufuncs sinh(), cosh() 및 tanh()를 제공한다. PI/2의 sinh 값 찾기: import numpy as np x = np.sinh(np.pi/2) print('x = np.sinh(np.pi/2) : ', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. arr에서 모든 값에 대한 cosh 값 찾기: import numpy as np arr = np.array([np.pi/2, np.pi/3, np.pi/4, np.pi/5]) print("arr : ", arr) x = np.cosh(arr) print('x =.. 2024. 1. 13.
파이썬 numpy ufunc 최대공약수(GCD - Greatest Common Denominator) 파이썬 numpy ufunc 최대공약수 찾기 - gcd() GCD(Greatest Common Deminator)는 HCF(Highest Common Factor)라고도 하며, 두 숫자 모두의 공통 인자인 가장 큰 숫자이다. 두수의 최대굥약수 찾기: import numpy as np num1 = 6 num2 = 9 print('num1 : ', num1) print('num2 : ', num2) x = np.gcd(num1, num2) print('x = np.gcd(num1, num2) : ', x) 두 숫자를 (6/3=2 및 9/3=3)으로 나눌 수 있는 가장 높은 숫자이기 3이다. 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy ufunc 배열 내에서 최대공약수 찾기 배열의 모든 값 중 .. 2024. 1. 12.

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