소개
np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 지정된 구간을 균등한 간격으로 나누어 배열을 생성합니다. 이 함수는 숫자 범위를 정확하게 일정한 간격으로 분할할 때 유용하며, 특히 그래프 그리기, 데이터 시각화, 과학적 계산 등에서 자주 사용됩니다. 시작값과 끝값 사이를 사용자가 지정한 개수만큼 나누어 배열을 만듭니다.
기본 사용법
import numpy as np
# 0부터 10까지 5개의 균등한 값 생성
array_basic = np.linspace(0, 10, 5)
# 1부터 100까지 10개의 균등한 값 생성
array_ten = np.linspace(1, 100, 10)
# 끝점을 제외하고 배열 생성
array_no_endpoint = np.linspace(0, 5, 5, endpoint=False)
print("기본 배열:", array_basic)
print("1부터 100까지 배열:", array_ten)
print("끝점 제외 배열:", array_no_endpoint)
상세 설명
- start: 배열의 시작값을 지정합니다. 배열은 이 값에서부터 시작합니다.
- 예시: np.linspace(1, 10, 4)는 배열을 1에서 시작합니다.
- stop: 배열의 끝값을 지정합니다. 기본적으로 이 값은 포함됩니다.
- 예시: np.linspace(0, 5, 5)는 0부터 5까지 배열을 생성합니다.
- num: 배열에서 생성할 값의 개수를 지정합니다. 기본값은 50입니다.
- 예시: np.linspace(0, 10, 5)는 5개의 값을 생성합니다.
- endpoint (선택사항): 기본적으로 True로 설정되어 배열의 마지막 값이 stop 값을 포함합니다. False로 설정하면 마지막 값이 포함되지 않습니다.
- 예시: np.linspace(0, 5, 5, endpoint=False)는 마지막 값이 5가 아닌 4.8로 나옵니다.
- retstep (선택사항): True로 설정하면 배열의 간격(step)을 함께 반환합니다.
- 예시: np.linspace(0, 10, 5, retstep=True)는 배열과 함께 각 값 사이의 간격을 반환합니다.
- 활용
- 그래프 그리기 및 데이터 시각화: np.linspace()는 그래프의 x축 데이터 또는 수학적 모델에서 일정한 간격으로 데이터 포인트를 생성할 때 자주 사용됩니다.
- 과학적 계산 및 모델링: 특정 범위를 나누어 계산할 때, 데이터 분석에서 균등 분할이 필요한 경우 등에 유용합니다.
라이센스
NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.
관련 내용
[NumPy] 배열 수평으로 쌓기: np.hstack() 사용 및 설명
[NumPy] 배열 수직으로 쌓기: np.vstack() 사용 및 설명
[NumPy] 배열 차원 추가하며 결합하기: np.stack() 사용 및 설명
[NumPy] 배열 분할하기: np.split() 함수 사용 및 설명
[NumPy] 배열 이어 붙이기: np.concatenate() 사용 및 설명
[NumPy] 배열 전치 및 축 변환: np.transpose() 사용 및 설명
[NumPy] 배열 형태 변경: np.reshape() 사용 및 설명
[NumPy] 구간을 일정 간격으로 나누기: np.linspace() 사용 및 설명
[NumPy] 숫자 배열 생성하기: np.arange() 사용 및 설명
[NumPy] 빈 배열 생성하기: np.empty() 사용 및 설명
[NumPy] 1로 초기화된 배열 생성: np.ones() 사용 및 설명
'함수 설명 > 기본 및 범용' 카테고리의 다른 글
[NumPy] 배열 전치 및 축 변환: np.transpose() 사용 및 설명 (0) | 2024.10.01 |
---|---|
[NumPy] 배열 형태 변경: np.reshape() 사용 및 설명 (1) | 2024.10.01 |
[NumPy] 숫자 배열 생성하기: np.arange() 사용 및 설명 (0) | 2024.10.01 |
[NumPy] 빈 배열 생성하기: np.empty() 사용 및 설명 (0) | 2024.10.01 |
[NumPy] 1로 초기화된 배열 생성: np.ones() 사용 및 설명 (0) | 2024.10.01 |