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파이썬 numpy44

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.
파이썬 numpy ufuncs 파이썬 numpy ufuncs 란 무엇인가? ufuncs는 "Universal Functions"의 약자이며 ndarray 객체에서 작동하는 NumPy 함수이다. 파이썬 numpy ufuncs를 왜 사용할까? ufuncts는 요소에 대한 반복보다 훨씬 빠른 NumPy에서 벡터화를 구현하는 데 사용된다. 그들은 또한 계산에 매우 도움이 되는 브로드캐스트와 축소, 누적 등의 추가적인 방법을 제공한다. ufuncs는 다음과 같은 추가 인수도 사용한다: where - 여기서 부울 배열 또는 작업이 수행되어야 하는 위치를 정의하는 조건. dtype - 요소의 반환 유형을 정의합니다. out - 반환 값을 복사해야 하는 output array. 벡터화 란? 반복문을 벡터 기반 연산으로 변환하는 것을 벡터화라고 한다.. 2024. 1. 2.
파이썬 numpy 지프 분포(Zipf Distribution) 파이썬 numpy 지프 분포(Zipf distribution) zipf 분포는 zipf의 법칙에 따라 데이터를 샘플링하는 데 사용된다. 집프의 법칙: 모음집에서 n번째 일반적인 용어는 가장 일반적인 용어의 1/n배이다. 예를 들어 영어에서 5번째로 일반적인 단어는 가장 일반적인 단어의 1/5배 가까이 자주 발생한다. zipf() 함수에는 2개의 인수가 있다.: a - 분포 파라미터. size - 반환된 배열의 모양이다. 크기가 2x3인 분포 모수 2를 사용하여 zipf 분포에 대한 표본을 추출한다: from numpy import random x = random.zipf(a=2, size=(2, 3)) print('x = random.zipf(a=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 코드를.. 2024. 1. 1.
파이썬 numpy 파레토분포(Pareto distribution) 파이썬 numpy 파레토 분포(Pareto Distribution) Pareto의 법칙에 따른 분포, 즉 80-20 분포(20% 요인이 80% 결과를 야기함). 다음 두 가지 매개 변수가 있다: a - shape 파라미터. size - 반환된 배열의 모양이다. 크기가 2x3인 2 모양의 파레토 분포 표본을 추출한다: from numpy import random x = random.pareto(a=2, size=(2, 3)) print('x = random.pareto(a=2, size=(2, 3)) : \n', x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy 파레토분포 시각화 from numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import.. 2023. 12. 31.

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