[NumPy] 배열의 최솟값 구하기: np.min() 사용 및 설명
소개 np.min(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=, where=True)는 주어진 배열 a에서 가장 작은 값을 반환하는 함수입니다. 배열의 전체 최소값을 계산하거나, 특정 축(axis)을 기준으로 최소값을 구할 수 있습니다. 이 함수는 데이터 분석, 통계 처리, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열에서 최솟값 구하기array1 = np.array([1, 3, 2, 5, 4])min_array1 = np.min(array1)# 2차원 배열에서 축(axis)별 최솟값 구하기array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])min_axis0 = np.min(array..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열의 최댓값 구하기: np.max() 사용 및 설명
소개 np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=, where=True)는 주어진 배열 a에서 가장 큰 값을 반환하는 함수입니다. 배열의 전체 최대값을 구할 수 있으며, 특정 축(axis)에 따라 최대값을 계산할 수도 있습니다. 이 함수는 데이터 처리, 통계 분석, 그리고 과학적 계산에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열에서 최댓값 구하기array1 = np.array([1, 3, 2, 5, 4])max_array1 = np.max(array1)# 2차원 배열에서 축(axis)별 최댓값 구하기array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])max_axis0 = np.max(a..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열의 분산 구하기: np.var() 사용 및 설명
소개 np.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 분산(Variance)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 배열의 전체 분산을 계산하거나, 특정 축(axis)을 따라 분산을 구할 수 있습니다. 분산은 데이터 값들이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도로, 데이터 분석 및 통계 작업에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 분산 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])var_array1 = np.var(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 분산 계산array2d = np.array([[1..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열의 표준편차 구하기: np.std() 사용 및 설명
소개 np.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 표준편차(Standard Deviation)를 계산하는 함수입니다. 이 함수는 전체 배열 또는 특정 축(axis)을 따라 표준편차를 계산할 수 있으며, 데이터 분석과 통계 처리에서 자주 사용됩니다. 표준편차는 데이터의 산포도를 나타내는 중요한 지표로, 데이터의 분산 정도를 파악하는 데 유용합니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 표준편차 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])std_array1 = np.std(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 표준편차 계산..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 요소 평균 구하기: np.mean() 사용 및 설명
소개 np.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 모든 요소의 평균을 구하거나, 특정 축(axis)을 따라 평균을 구할 수 있습니다. 데이터 분석, 통계 계산, 과학적 시뮬레이션 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 평균 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])mean_array1 = np.mean(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 평균 계산array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])mean_axis0 = np.mean(arr..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 요소 합 구하기: np.sum() 사용 및 설명
소개 np.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, initial=0, where=True)는 주어진 배열 a의 요소들의 합을 계산하는 함수로, 모든 요소 또는 특정 축(axis)을 따라 합을 구합니다. 이 함수는 데이터 처리, 수학적 연산, 통계 분석 등에서 자주 사용되며, 다양한 차원의 배열에서 유연하게 작동할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열의 모든 요소의 합 계산array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])sum_array1 = np.sum(array1)# 2차원 배열에서 특정 축(axis)별 합 계산array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])su..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 거듭제곱 계산하기: np.power() 사용 및 설명
소개 np.power(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 거듭제곱을 계산하는 함수로, 첫 번째 배열 x1의 각 요소를 두 번째 배열 x2의 해당 요소로 거듭제곱합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([2, 3, 2])# 두 배열 요소 간 거듭제곱 계산powered_array = np.power(array1, array2)print("배열 거듭제곱 결과:\n", powered_array)상세 설명x1: 거듭제곱..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 내적 및 행렬 곱셈: np.dot() 사용 및 설명
소개 np.dot(a, b, out=None)는 두 배열 간의 행렬 곱셈 또는 벡터 내적을 수행하는 함수입니다. 1차원 배열(벡터)일 경우에는 내적(inner product)을, 2차원 배열(행렬)일 경우에는 행렬 곱셈을 수행합니다. 이 함수는 수학적 연산, 머신러닝 모델, 데이터 분석 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 간 내적vector1 = np.array([1, 2, 3])vector2 = np.array([4, 5, 6])dot_product = np.dot(vector1, vector2)# 2차원 배열 간 행렬 곱셈matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])m..
2024. 10. 2.
