[Python] 파이썬 Numpy 지수, 거듭제곱 계산 - power, sqaure

안녕하세요! 나비입니다 🦋

이번 파이썬 numpy 포스팅에서는 지난 글에 이어서 지수, 거듭제곱 함수를 다뤄보려고 합니다.

지난 포스팅에서는 exp와 관련된 함수를 살펴보았었는데요, 이번에는 power, sqaure 함수에 대해 설명하려 합니다.

power 함수는 원하는 숫자를 원하는 만큼 거듭제곱할 수 있는 함수로, 사용 범위가 굉장히 넓고 자유로운 편입니다. 반면, square 함수는 오로지 2제곱 계산만 하는 함수입니다. 아래에서 코드 예제와 함께 더 자세히 설명해보겠습니다!!

numpy.power

numpy 라이브러리의 power 함수는 두 가지 인수를 요구합니다. 하나는 밑에 해당하는 숫자 또는 array, 나머지는 지수에 해당하는 숫자 또는 array입니다. 같은 위치에 있는 요소들끼리 지수계산을 수행해주는데요, 아래 코드를 참고하시면 좋을 것 같습니다!

import numpy as np

A = np.array([1,2,3,4,5])
a = 2

print(np.power(A, a))

[1.0, 4.0, 9.0, 16.0, 25.0]

밑은 array로, 지수는 숫자로 입력했습니다. 입력할 때는 float이든 integer이든 자료형에 큰 제한은 없으나, 출력 결과는 다른 조건이 없는 한 항상 float로 출력됩니다.

array 속 각각의 값들을 2제곱하여 다시 array 형태로 출력하는 것을 확인할 수 있습니다.

import numpy as np

A = np.array([1,2,3])
B = np.array([3,2,1])

print(np.power(A,B))

[1.0, 4.0, 3.0]

이번에는 밑 array의 각 요소별로 거듭제곱 횟수를 다르게 해보았습니다. 마찬가지로 float 형태로 출력됩니다.

numpy.square

지수, 거듭제곱 계산 관련하여 살펴볼 두 번째 함수는 square입니다! power 함수보다는 기능이 다소 단순합니다. square 함수는 다른 거 없이 제곱 계산만 합니다. 그렇기 때문에 square가 요구하는 인수는 밑 하나예요.

바로 예제로 가보실게요!

import numpy as np

a = np.square(4)
b = np.square(3)
c= np.square(2)

print(a)
print(b)
print(c)

16.0
9.0
4.0

배열이 아닌 숫자를 넣어도 동일한 기능을 수행합니다.

import numpy as np

A = np.array([2,4,8])
print(np.square(A))

[4.0, 16.0, 64.0]

동일한 기능이지만, 숫자로 입력하면 숫자로 출력하고 배열로 입력하면 각각을 제곱해 다시 배열로 출력합니다. 편의에 따라 자유롭게 사용하면 될 것 같습니다!


네! 여기까지 파이썬 numpy의 power, square 함수에 대해 알아보았습니다.

긴 글 읽어주셔서 감사드리고, 도움이 되었다면 좋아요와 구독 부탁드려요! ✨