[NumPy] 배열 간 나눗셈 수행하기: np.divide() 사용 및 설명
소개 np.divide(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 나눗셈을 수행하는 함수로, 입력된 두 배열의 대응하는 요소를 나누어 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. out 파라미터를 통해 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있으며, where 조건을 사용해 특정 조건에서만 연산을 제한할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([10, 20, 30])array2 = np.array([2, 5, 3])# 두 배열 요소 간 나눗셈divided_array = np.divid..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 곱셈 수행하기: np.multiply() 사용 및 설명
소개 np.multiply(x1, x2, out=None, where=True)는 두 배열의 요소별 곱셈을 수행하는 함수로, 입력된 두 배열의 대응하는 요소를 곱하여 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터화된 연산을 통해 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 하며, 수학적 연산, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등의 작업에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([4, 5, 6])# 두 배열 요소 간 곱셈multiplied_array = np.multiply(array1, array2)print("배열 곱셈 결과:\n", multiplied_array)상세 설명x1, x2..
2024. 10. 2.
[NumPy] 배열 간 뺄셈하기: np.subtract() 사용 및 설명
소개 np.subtract(x1, x2, out, where)는 NumPy 배열 간의 요소별 뺄셈을 수행하는 함수로, 두 배열의 대응하는 요소를 빼서 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 벡터와 행렬 연산을 처리할 때 유용하며, 데이터 분석 및 수치 계산 작업에서 자주 사용됩니다. 빠르고 효율적인 벡터화 연산이 가능하여 대규모 데이터 처리에도 적합합니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([10, 20, 30])array2 = np.array([1, 2, 3])# 두 배열 요소 간 뺄셈subtracted_array = np.subtract(array1, array2)print("배열 뺄셈 결과:\n", subtracted_array..
2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 간 덧셈하기: np.add() 사용 및 설명
소개 np.add(x1, x2, out, where)는 NumPy에서 두 배열의 요소별 덧셈을 수행하는 함수로, 동일한 크기의 배열을 입력받아 각 요소를 더해 새로운 배열을 반환합니다. 이 함수는 배열 간의 빠르고 효율적인 벡터화된 연산을 가능하게 하여, 수학적 계산, 데이터 처리, 과학적 시뮬레이션 등에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([4, 5, 6])# 두 배열 요소 간 덧셈added_array = np.add(array1, array2)print("배열 덧셈 결과:\n", added_array)상세 설명x1, x2: 덧셈할 두 배열. 두 배열은 동일한 크기..
2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 수평으로 쌓기: np.hstack() 사용 및 설명
소개 np.hstack(arrays)는 NumPy 배열을 수평으로 쌓는 함수로, 배열들을 가로 방향으로 결합하여 하나의 배열로 만듭니다. 이 함수는 배열들의 행(row) 수가 동일한 경우에 사용되며, 여러 배열을 열(column) 기준으로 이어 붙입니다. 데이터 분석, 배열 병합, 전처리 과정에서 매우 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([4, 5, 6])# 두 배열을 수평으로 쌓기 (1x6 배열 생성)hstacked_array = np.hstack((array1, array2))print("수평으로 배열 쌓기:\n", hstacked_array)상세 설명array..
2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 차원 추가하며 결합하기: np.stack() 사용 및 설명
소개 np.stack(arrays, axis)는 여러 배열을 쌓아 새로운 차원을 추가하는 함수로, 동일한 크기의 배열을 지정한 축(axis)에 따라 결합합니다. 이 함수는 데이터를 쌓아 새로운 차원으로 변환할 때 유용하며, 주로 다차원 배열 작업에서 활용됩니다. 예를 들어, 여러 1차원 배열을 쌓아 2차원 배열로 만들거나, 2차원 배열을 쌓아 3차원 배열로 변환할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 두 개의 1차원 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3])array2 = np.array([4, 5, 6])# 배열을 새로운 차원으로 쌓기 (2x3 배열 생성)stacked_array = np.stack((array1, array2))# 두 배열을 열(axis=1)..
2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 분할하기: np.split() 함수 사용 및 설명
소개 np.split(array, indices_or_sections, axis)는 NumPy 배열을 여러 조각으로 분할하는 함수로, 배열을 지정한 기준에 따라 나눕니다. 배열을 고정된 개수의 부분으로 나누거나, 특정 인덱스를 기준으로 분할할 수 있습니다. 이 함수는 데이터를 여러 부분으로 나누어 처리할 때 유용하며, 데이터 전처리, 배치 처리, 샘플링 등에 자주 사용됩니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열을 세 부분으로 분할array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])split_array = np.split(array, 3)# 2차원 배열을 행을 기준으로 분할array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])sp..
2024. 10. 1.
