나비의 바다 여행

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 Numpy의 지수, 거듭제곤 계산 함수인 exp, exp2, expm1에 대해 알아보려 합니다. exp는 exponential의 약자로, 지수를 의미합니다. (지수적 증가를 exponential increase라고 하듯이..!) 순서대로 exp, exp2, expm1의 기능과 예제 코드를 살펴볼게요! numpy.expexp 함수는 e의 x제곱 (e^x) 계산을 수행하는 함수입니다. 여기서 x는 입력된 값을 의미합니다. 요구하는 인수의 개수는 1개입니다. 숫자(실수)일 때는 그대로 넣어주면 되고, 값이 여러 개일 경우에는 array 형태로 입력해 주면 됩니다. 숫자 하나를 입력한 경우에는 마찬가지로 float 형태의 값을 하나 반환하고, array로 입력..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy의 통계 계산 관련 함수인 sum, mean, var, std에 대해서 다뤄볼 계획입니다. “통계”의 기본 지표는 합계, 평균, 분산, 표준편차라는 것은 여러분 모두가 알고 계실 텐데요! 위에서 언급한 네 가지 메소드는 순서대로 합, 평균, 분산, 표준편차를 계산해주는 함수입니다. sum, mean, var, std 모두 수행하는 기능만 다를 뿐, 함수가 작동하는 코드와 원리 자체는 똑같아서 함수 하나만 제대로 이해하시면 나머지는 자동적으로 알게 되실 것이라고 생각됩니다. 예제 코드와 함께 순서대로 알아볼게요!! numpy.sumsum은 함수 이름 그대로, 입력된 값들의 합계를 구하는 메소드입니다. sum 함수가 요구하는 인수 개수에는 제한이 ..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 Numpy의 반올림, 올림, 내림 관련 함수인 rint와 fix에 대해 알아보려고 합니다. 지난 포스팅에서 다루었던 round, floor, ceil과 비슷하지만, 아주 조금 다른 함수들입니다. rint, fix는 기능이 조금 더 제한적이에요. 순서대로 예제와 함께 알아보겠습니다! numpy.rintrint 함수는 주어진 숫자나 배열(array)의 성분을 가장 가까운 “정수”로 반올림하는 함수입니다. round와의 차이점은, round는 소수점 자리를 지정할 수 있는 반면, rint는 반드시 정수로만 반올림을 한다는 점입니다. 함수가 요구하는 인수는 1개이고, 반드시 float로 입력하셔야 합니다. 예제 보여드릴게요! import numpy as np ..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy에서 지원하는 반올림/올림/내림 함수들을 살펴볼 계획입니다. 순서대로 round, floor, ceil의 기능과 예제를 이야기해 보겠습니다! (여러분께서 반올림, 올림, 내림의 개념을 알고 있다고 가정하고 시작합니다!) numpy.roundround는 반올림하라는 의미로, 파이썬뿐만 아니라 SQL, R언어 등 다른 언어에서도 비슷하게 사용됩니다. 양수뿐만 아니라 음수에서의 반올림 기능도 지원합니다. round 함수를 사용하실 때 주의해야 할 점은, 반드시 float 자료형으로 입력을 하셔야 한다는 점입니다. 1은 1.0으로, 2는 2.0으로 입력하셔야 원하는 결과를 얻으실 수 있습니다! round 함수는 두 가지 인수를 요구하는데요, 하나는 반..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅은 파이썬 numpy 라이브러리의 기본 수학 연산 메소드인 “mod”와 “reciprocal”에 관한 내용입니다. 이 포스팅으로 numpy의 기본 수학 연산 함수 소개는 끝낼 생각입니다. 순서대로 mod, reciprocal의 기능과 예제를 살펴보겠습니다! numpy.mod수학을 조금이라도 공부해 보신 분들은 모두 잘 아시겠지만, mod는 나눗셈에서의 나머지를 의미하는 약자입니다. numpy에서도 마찬가지로, mod는 나머지를 반환하는 함수입니다. 실제 프로그래밍에서 나머지 연산은 배수 관계를 다룰 때 많이 쓰이는데요, numpy에서는 요소 단위로 계산하기 때문에 mod의 인수에 숫자와 행렬이 모두 들어갈 수 있습니다. 아래서 두 가지 예제를 보여드릴게요. impor..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 파이썬 numpy 포스팅에서는 기본적인 곱셈과 나눗셈 함수인 multiply, divide에 대해 알아보았는데요, 이번 포스팅은 그중에서 나눗셈을 더 확장하여 true_divide, floor_divde라는 메소드를 다뤄보려 합니다. true_divide함수는 true division을 해주는 함수이고, floor_divide함수는 floor division을 수행하는 함수입니다. 따라서, true division과 floor division이 무엇인지부터 우선 짚고 넘어갈게요!! true division과 floor division 의미파이썬에서의 true division은 float(실수) 자료형이 있는 경우의 나눗셈이고, floor divison은 나누는 수와 나눠지..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 add와 subtract에 대해 살펴보았는데요, 이번 포스팅에서는 이어서 파이썬 numpy(넘파이)의 기본 수학 연산 메소드, multily와 divide에 대해 알아보려고 합니다. 순서대로 예제 코드와 함께 살펴보겠습니다! numpy.multiplymultiply(곱셈)의 의미에서 직관적으로 알 수 있듯이, multiply는 곱셈을 수행하는 함수입니다. 숫자끼리의 곱셈도 가능하고, 행렬끼리의 곱셈도 가능합니다. 그런데, multiply를 이용하여 행렬을 곱할 때 주의해야 할 점이 있습니다! multiply는 내적(dot product)나 행렬곱(matrix product)를 반환하는 함수가 아닙니다. 대신, 같은 위치에 있는 요소끼리 곱한 결과를 제시합니다...

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy의 기본 수학 연산 2가지를 알아보려고 해요. numpy는 선형대수학 계산을 위한 라이브러리이기 때문에, 여기서 말하는 “연산”은 행렬 연산 위주라는 점 참고해주세요! 순서대로 add, subtract 알아보겠습니다. numpy.addadd 메소드는 말 그대로 행렬을 더하는 함수입니다. 행렬의 요소 단위로 덧셈 계산을 한 새로운 행렬을 반환합니다. 그런데, 원래 선형대수학에서는 차원과 형태가 모두 같은 행렬들끼리만 더할 수 있었는데, numpy의 add 기능은 조금 더 다양합니다. numpy.add는 더 유연하고 폭넓은 기능을 제공하는데요, 아래에서 순서대로 설명드려볼게요! 1. 실수 계산import numpy as np a = np.add(4..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 파이썬 Numpy에서 행렬의 형태와 차원을 확인할 수 있는 메소드를 알아봤는데요, 이에 이어서 이번 포스팅에서는 reshape이라는 메소드를 다뤄보려 합니다. Numpy의 “reshape” 함수란? reshape은 말 그대로 ‘다시 모양을 만들다’, ‘모양을 바꾸다’라는 의미로, 행렬의 모양(차원)을 바꿔주는 함수예요. 예를 들어, 원소 12개짜리 행벡터(row vector)가 있다고 가정해볼게요. 이 벡터를 3 x 4 행렬로 바꾸고 싶다면? 6 x 2 행렬로 바꾸고 싶다면? 아니면 열벡터로 바꾸고 싶다면? 이때 reshape을 사용할 수 있습니다! reshape 함수 안에 들어가는 인수는 두 가지예요. 행의 개수, 그리고 열의 개수가 각각 입력되어야 합니다...

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅의 주제는 파이썬 numpy 라이브러리의 메소드인 ”shape, size, ndim”입니다. numpy는 선형대수학 계산에 최적화된 라이브러리인데요, 위에서 언급한 세 가지 메소드는 행렬의 크기, 차원에 대한 정보를 알려줍니다. 순서대로 살펴볼게요! (numpy를 np로 불러왔다고 가정합니다) 1. shape shape는 주어진 행렬의 열과 행의 개수를 알려주는 함수입니다. 예를 들어, 2 x 3 행렬의 경우 shape의 출력값은 (2, 3)입니다. 참고로, 1차원의 1은 굳이 표시하지 않습니다. 아래에서 코드를 보여드릴게요!!A = np.array([1,2,3], [4,5,6]) A.shape출력값은 아래와 같습니다(2, 3) 이번에는 3차원 행렬로 해볼게요.B =..