SeouliteLab

Numpy의 argsort 함수는 배열을 정렬하기 위한 인덱스를 반환합니다. 즉, 원본 배열의 요소들을 정렬하기 위한 인덱스를 반환하며, 이를 통해 정렬된 결과를 얻을 수 있습니다. 아래에서는 Numpy의 argsort 함수를 사용하는 여러 예제를 살펴보겠습니다. 예제 1: 1차원 배열 정렬 다음 예제에서는 주어진 1차원 배열을 정렬하기 위한 인덱스를 반환합니다. import numpy as np # 1차원 배열 생성 arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # argsort 함수 사용 sorted_indices = np.argsort(arr) print("정렬된 인덱스:", sorted_indices) print("정렬된 배열:", arr[sorted_indices]) 이 코드는 다음과..

Numpy의 zeros 함수는 지정된 모양(shape)의 배열을 생성하고 모든 요소를 0으로 채웁니다. 이 함수는 주어진 크기의 배열을 만들고 모든 요소를 0으로 초기화할 때 유용하게 사용됩니다. 아래에서는 Numpy의 zeros 함수를 사용하는 여러 예제를 살펴보겠습니다. 예제 1: 1차원 배열 생성 다음 예제에서는 길이가 5인 1차원 배열을 생성하고 모든 요소를 0으로 초기화합니다. import numpy as np # 1차원 배열 생성 arr = np.zeros(5) print("1차원 배열:", arr) 이 코드는 `[0. 0. 0. 0. 0.]`와 같은 결과를 출력합니다. 예제 2: 2차원 배열 생성 다음 예제에서는 3x3 크기의 2차원 배열을 생성하고 모든 요소를 0으로 초기화합니다. impo..

Numpy를 사용할 때 현재 설치된 Numpy 버전을 확인하는 것은 중요합니다. 버전 확인은 코드에서 특정 기능의 지원 여부를 결정하거나 문제 해결을 위해 필요할 수 있습니다. 아래에서는 Python에서 현재 Numpy 버전을 확인하는 여러 가지 방법을 소개합니다. 예제 1: numpy.version 속성 사용 Numpy 패키지의 `version` 속성을 사용하여 현재 설치된 Numpy 버전을 확인할 수 있습니다. import numpy as np # Numpy 버전 확인 numpy_version = np.version.version print("현재 Numpy 버전:", numpy_version) 위의 코드에서는 `numpy.version.version`을 사용하여 현재 Numpy 버전을 확인합니다. ..

Numpy의 `min()` 함수와 `max()` 함수는 각각 배열의 최소값과 최대값을 찾는 데 사용됩니다. 이 두 함수를 사용하여 배열에서 가장 작은 값과 가장 큰 값을 찾는 방법을 알아보겠습니다. 예제 1: 1차원 배열의 최소값과 최대값 가장 간단한 경우는 1차원 배열의 최소값과 최대값을 찾는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 1차원 Numpy 배열 생성 my_array = np.array([3, 1, 5, 7, 2, 8, 4, 6]) # 배열의 최소값과 최대값 찾기 min_value = np.min(my_array) max_value = np.max(my_array) print("최소값:", min_value) print("최대값:", max_..

Numpy의 `shape()` 함수는 주어진 배열의 크기, 형태, 차원을 확인하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하여 배열의 모양을 확인하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제 1: 1차원 배열의 크기 확인 가장 간단한 경우는 1차원 배열의 크기를 확인하는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 1차원 Numpy 배열 생성 my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 배열의 크기 확인 result = my_array.shape print(result) 위의 코드에서는 `shape()` 함수를 사용하여 1차원 Numpy 배열 `my_array`의 크기를 확인합니다. 예제 2: 다차원 배열의 크기 확인 다차원 배열의 경우 배열의 모양..

Numpy의 `mean()` 함수는 주어진 배열의 요소들의 평균을 계산합니다. 이 함수를 사용하여 배열의 평균을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제 1: 1차원 배열의 평균 계산 가장 간단한 경우는 1차원 배열의 평균을 계산하는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 1차원 Numpy 배열 생성 my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 배열 평균 계산 result = np.mean(my_array) print(result) 위의 코드에서는 `mean()` 함수를 사용하여 1차원 Numpy 배열 `my_array`의 평균을 계산합니다. 예제 2: 다차원 배열의 평균 계산 다차원 배열도 마찬가지로 `mean()` 함수를 ..

Numpy의 `log()` 함수는 주어진 배열의 요소에 대한 자연 로그를 계산합니다. 자연 로그는 밑(base)이 자연상수 e(약 2.71828)인 로그를 의미합니다. 이 함수를 사용하여 로그를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제 1: 1차원 배열에 대한 로그 계산 가장 간단한 경우는 1차원 배열에 대한 로그를 계산하는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 1차원 Numpy 배열 생성 my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 로그 계산 result = np.log(my_array) print(result) 위의 코드에서는 `log()` 함수를 사용하여 1차원 Numpy 배열 `my_array`의 각 요소에 대한 자연..

Numpy의 `flatten()` 함수는 다차원 배열을 1차원 배열로 평탄화하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하여 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제 1: 2차원 배열 평탄화 가장 간단한 경우는 2차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 2차원 Numpy 배열 생성 my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 1차원 배열로 변환 flattened_array = my_array.flatten() print(flattened_array) 위의 코드에서는 `flatten()` 함수를 사용하여 2차원 Numpy 배열인 `my_array`를 1차원 배열인..

Numpy는 파이썬의 과학 및 수학 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. Numpy 배열은 파이썬의 리스트와 비슷하지만, 더 빠르고 메모리 효율적입니다. 때로는 파이썬 리스트를 Numpy 배열로 변환해야 할 때가 있습니다. 이번에는 파이썬 리스트를 Numpy 배열로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다. 예제 1: 1차원 리스트를 Numpy 배열로 변환 가장 간단한 경우는 1차원 리스트를 Numpy 배열로 변환하는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 1차원 리스트 생성 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Numpy 배열로 변환 my_array = np.array(my_list) print(my_array) 위의 코드에서는 파이썬 리스트인 `my..

numpy.average() 함수는 배열의 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 배열과 선택적으로 가중치 배열을 입력으로 받아 가중 평균을 계산합니다. 이번에는 numpy.average() 함수에 대해 자세히 알아보고 여러 예제를 통해 사용 방법을 살펴보겠습니다. 예제 1: 가중치 없는 평균 계산 가장 기본적인 형태의 numpy.average() 함수는 가중치 없이 배열의 평균을 계산합니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다. import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 평균 계산 avg = np.average(arr) print("평균:", avg) 위의 코드에서는 1부터 5까지의 숫자로 이루어진 배열을 생성하고, num..