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[Python] 파이썬 matplotlib 한꺼번에 여러 그래프 그리기, 하나의 좌표평면에 여러 곡선 그리기 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib을 통해 그래프를 그릴 때, 하나의 좌표평면 안에서 여러 개의 그래프를 그리는 방법을 설명하려고 합니다. 크게 2가지 방법이 있는데요, 추가적으로 설명드려야 할 메소드는 따로 없고, 간단합니다. plot 함수 1개로 여러 그래프 그리기 첫 번째 방법은 기존에 항상 사용하던 plot 함수 1개 안에 곡선(또는 직선) 여러 개의 정보를 모두 집어넣는 것입니다. 이때, 반점(,)을 통해서 그래프 여러 개의 정의역과 치역을 입력해야 합니다. 아래 예제 코드에서 더 자세히 보여드리겠습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(0,2,50) plt.plot(X, .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 21.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 축 스케일 설정하기 - xscale, yscale, log, symlog 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib을 이용해서 축의 스케일을 바꾸는 방법에 대해 다뤄보려 합니다. 축의 스케일은, 그래프를 보다 더 간결하고 예쁘게 표현하기 위해 도입하는 장치로, 주로 로그함수를 기반으로 이루어집니다. 축 스케일 조정은 그래프에 나타낼 x값 또는 y값의 최솟값, 최댓값 사이의 간격이 너무 커서 그래프로 보여주고자 하는 내용이 잘 표현되지 않을 때 자주 사용합니다. matplotlib에서 축 스케일을 조정하기 위해 사용하는 메소드는 xscale, yscale입니다. 순서대로 살펴보도록 하겠습니다. plt.xscale xscale 함수를 사용하는 예제에서는 symlog 스케일로 바꾸는 것을 보여드리겠습니다. symlog란 symmetrical log sc.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 20.
[Python] 파이썬 numpy 배열 요소 바꾸기, numpy 배열과 리스트의 차이점 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy로 생성한 배열에서 각각의 요소 값을 바꾸는 방법에 대해 소개할 예정입니다. 또한, numpy의 배열과 파이썬 리스트 자료형의 차이점에 대해서도 함께 설명하겠습니다. 배열 요소 바꾸는 방법 파이썬 numpy로 선언한 배열을 슬라이싱하고, 그 슬라이싱된 배열의 일부분에 특정한 값을 대입해주면 원래 배열도 함께 바뀝니다. 마치 동기화 하는 것과 비슷한 느낌입니다. import numpy as np #바꾸기 전 A = np.array([0,1,2,3]) print(A) #바꾼 후 a = A[0:3] a = -1 print(A)[0,1,2,3] [-1,-1,-1,3] 위 코드와 같이, 3개의 값을 바꾸고자 할 때 굳이 [-1,-1,-1]이라고 하지 않.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 19.
[Python] 파이썬 numpy 불 인덱싱 (boolean indexing) 불 대수 배열 인덱싱 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번에는 파이썬 numpy를 이용해서 배열을 인덱싱하는 방법 중, 특별히 bool 대수를 활용한 ‘boolean indexing’을 소개하려고 합니다. boolean indexing은 주어진 배열에서 원하는 조건을 만족시키는 원소만 선택하는 방법입니다. 일반 indexing의 경우 원소의 실제 위치를 직접 지정해야 했던 것과 다르게, boolean indexing은 특정한 조건을 제시하면 그 조건에 해당하는 원소 또는 배열을 자동으로 출력해줍니다. 예제 코드를 통해 더 구체적으로 설명해 보겠습니다. import numpy as np A = np.array([1,2,3,4]) print(A) A_bool2 = (A%2 == 0) print(A_bool2) A_bool3 = (A%.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 15.
[Python] 파이썬 numpy 배열 인덱싱 - 1차원, 다차원 행렬 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy 라이브러리를 통해 행렬을 인덱싱(indexing)하는 방법에 대해서 소개할 예정입니다. 먼저, 1차원 행렬을 인덱싱하는 기본적인 방법을 소개하고, 그다음에 다차원 배열 인덱싱까지 해보겠습니다. numpy 1차원 배열 인덱싱import numpy as np A = np.array([1,2,3,4,5,6]) a1 = A[2] a2 = A[1:5] print(a1) print(a2)3 [2,3,4,5] 파이썬에서 배열을 인덱싱하는 방법은 넓게 보면 리스트를 다루는 방법과 비슷합니다. (차이점도 분명 있긴 하지만요) 파이썬 리스트에서 첫 번째 값을 0번째라고 생각하고, 리스트명 뒤에 붙는 “1:4”라는 표기가 4번째를 제외하고 1번째부터 3번째까지라.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 15.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 영역 색칠하기 - fill_between, fill_betweenx 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib를 통해 좌표평면 상에 그래프 영역을 색칠하는 방법에 대해 다뤄보려고 합니다. 두 그래프가 주어졌을 때, 수평방향으로 색칠하는 메소드와 수직방향으로 색칠하는 메소드를 각각 소개드리고, 색칠하는 영역의 투명도를 설정하는 파라미터도 설명해 보겠습니다. plt.fill_betweenimport matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4] y = [2,3,4,5] plt.plot(x, y) plt.fill_between(x[1:3], y[1:3], alpha=0.5) plt.show() Fill_between 함수에 일정 범위로 인덱싱한 x축, y축 배열을 순서대로 입력하고, alpha 파라미터에 0 이상 1 이하 값.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 13.
[Python] 파이썬 numpy 자주 쓰는 상수 정리 - 원주율, 자연상수, 무한대, Null 안녕하세요! 나비입니다 🦋 오랜만에 파이썬 numpy 카테고리에 글을 쓰고 있는데요, 이번 포스팅에서는 numpy가 지원하는 상수(constant number) 몇 가지를 소개드리려고 합니다. 자주 쓰는 4개의 상수(고정값)를 아래서 순서대로 설명하겠습니다. 목차 원주율 자연상수 무한대 비어있음 원주율 원주율, 즉 pi는 numpy 라이브러리를 통해 np.pi 로 사용할 수 있습니다. numpy를 불러오지 않은 채로 그냥 pi라고 하면, 파이썬이 이를 지원하지 않기 때문에 에러가 뜹니다. 따라서, 반드시 numpy를 import한 후에 “np.pi”라고 하셔야 합니다. 아래 예제에서 numpy를 이용하여 sin, cos, tan 함수에 pi를 한번 넣어볼게요. import numpy as np a = n.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 11.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 색 설정하기 - CSS 색상코드, RGB 16진수 Hex code 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib으로 그린 그래프의 “색을 설정하는 방법”에 대해 다뤄보려고 합니다. 물론 색을 따로 지정하지 않았을 때 matplotlib에서 자동으로 설정해주는 색깔이 있지만, 이 경우에는 종류에 한계가 있고 다양한 색을 설정하기는 어렵습니다. 그래서 더 다양한 색깔, 내가 원하는 색깔을 마음대로 설정할 수 있는 방법 2가지를 소개해 드리려고 합니다. (포맷 문자열은 이전 포스팅을 참고해주세요!) 순서대로 CSS 색상코드, Hex 코드 이렇게 두 가지 이야기해 보도록 하겠습니다. CSS 색상코드로 그래프 색 지정하기 CSS에서 지원하는 색상코드(색상 이름)을 이용해서 matplotlib 그래프 색을 지정할 수 있습니다. Plot 함수의 color .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 11.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 마커 모양, 색깔 설정하기- 포맷 문자열, marker 파라미터 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 그래프의 선 종류를 설정하는 방법을 다루었었는데요, 이번에는 그래프에 찍히는 점들의 모양과 색을 설정하는 방법에 대해 이야기하려고 합니다. 사용하는 라이브러리는 파이썬의 matplotlib입니다. (정확히는 matplotlib.pyplot) 그래프의 점들을 다른 말로 마커(marker)라고 하는데요, 마커를 설정하는 방법은 크게 2가지가 있습니다. 1) 포맷 문자열 2) marker 파라미터 이 순서대로 설명해 보겠습니다. 포맷 문자열로 마커 지정하기 마커와 관련된 옵션은 모양, 색깔 이렇게 두 가지가 있습니다. 예를 들어, 파란색 동그라미 마커를 만들고 싶다면, blue의 b와 알파벳 o를 따와서 “bo”라는 포맷 문자열을 사용하면 됩니다. 색은 blue(b.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 9.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 선 모양, 종류 지정하기 - 포맷 문자열, linestyle, capstyle 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib을 이용하여 그린 그래프에서 선의 모양과 종류를 지정하는 방법에 대해 다뤄보려고 합니다. 크게 포맷문자열과 linestyle 파라미터를 사용하는 방법을 각각 설명드리고, 선의 끝부분은 뾰족하게/둥글게 만드는 파라미터에 대해서도 간단히 이야기해 보겠습니다. 먼저, 포맷 문자열을 이용해서 선 종류를 설정하는 예제 코드를 보여드리겠습니다. 여기서 설정할 수 있는 선의 종류는 총 4가지입니다. 포맷 문자열로 선 종류 지정하기import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5,6], [1,2,1,2,1,2], “-“, label = “solid”) plt.plot([1,2,3,4,5,6], [2,3,2,.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 7.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 x,y축 범위 지정하기 - xlim, ylim 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib을 이용해서 그래프를 그릴 때, 가로축, 세로축의 범위를 지정할 수 있는 메소드를 설명할 예정입니다. x축과 y축 각각 xlim, ylim이라는 메소드를 통해 축의 범위를 지정할 수 있습니다. 아래에서 예제 코드를 보여드릴게요. plt.xlimimport matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1]) plt.xlim([2,4]) plt.show()xlim이라는 메소드 안에 [2,4]라는 배열을 인수로 넣어주면, x축의 범위를 2에서 4로 한정하여 그래프를 그려줍니다. 이때, 인수로 [2,4]뿐만 아니라 튜플 형태로 (2,4)를 입력해도 되고, 그냥 2와 4를 각각의 인수로 입.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 3.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 범례 표시하기 (폰트 크기, 위치, 테두리) 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib를 통해 그래프에 범례를 표시하는 메소드와 파라미터를 소개하려고 합니다. matplotlib에서 범례를 표시하는 메소드 이름은 legend()입니다. 이 메소드 안에 다양한 파라미터들이 있는데요, 그 중 폰트 크기, 위치, 테두리 파라미터를 설명할 예정입니다. 우선, 가장 기본적인 예제 코드를 보여드리겠습니다. 그래프 범례 표시하기import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] plt.plot(x, np.square(x), label=“loss”) plt.legend() plt.show() plot 메소드 안에 lab.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 5. 2.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 축 이름 설정하기 - xlabel, ylabel 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 그래프를 그리는 기본적인 방법을 알려드렸는데요, 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib 라이브러리로 그래프를 그릴 때, 축의 이름(레이블)을 표시하는 방법을 다뤄보려고 합니다. 메소드 이름은 가로축, 세로축 각각 xlabel, ylabel입니다. 이 함수들은 사용할 수 있는 파라미터가 많기 때문에, 기본적인 예제 코드는 간단하게 보여드리고, 세부적인 파라미터 설정에 대해서 더 중점적으로 다뤄보겠습니다. xlabel, ylabel 기본 사용import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,6], [6,3,2,1]) plt.xlabel(“price”) plt.ylabel(“demand”) plt.show()가상의 수요곡선을.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 5. 1.
[Python] 파이썬 matplotlib 그래프 그리기 - plot, show, axis 안녕하세요! 나비입니다 🦋지난 포스팅까지는 파이썬 numpy에 대해서 집중적으로 다루었었는데요,이번 포스팅부터는 그 다음 단계인 matplotlib으로 넘어가려고 합니다.matplotlib을 배우시기 전에, numpy 사용법을 잘 모르신다면 아래 링크를 참고해 주시면 좋을 것 같습니다!https://butterflytothesea.tistory.com/category/Python/Numpy 'Python/Numpy' 카테고리의 글 목록코딩 좋아하는 대학생입니다 :)butterflytothesea.tistory.commatplotlib은 데이터 시각화를 편리하게 해주는 파이썬 라이브러리입니다. numpy와 함께 사용했을 때 제 빛을 발하는 모듈이죠.matplotlib의 가장 첫 단계로, plot, sho.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 29.
[Python] 파이썬 numpy 행렬 결합 - hstack, vstack 안녕하세요! 나비입니다 🦋이번 포스팅에서는 두 행렬을 하나로 결합할 수 있는 파이썬 numpy 메소드를 소개하려 합니다.행렬 결합 메소드는 크게 수직(vertical)하게 결합하는 vstack 메소드와 수평(horizontal)으로 결합하는 hstack 으로 나뉩니다.hstack는 여러 개의 행렬을 한 줄로 이어 붙이는 함수이고, vstack는 벽돌을 쌓듯이 위아래로 행렬을 결합하는 기능을 수행합니다.말로만으로는 와닿지 않을 수 있으므로, 예시 코드를 보여드리면서 한 번 더 설명해보겠습니다.np.hstackimport numpy as npA = np.array([1,2,3])B = np.array([2,3,4])C = np.hstack((A, B))print(C)[1,2,3,2,3,4]가장 기본적인 예.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 26.
[Python] 파이썬 numpy 행렬 대소관계 비교 - greater, less, equal 안녕하세요! 나비입니다 🦋이번 포스팅에서는 행렬의 각 원소들의 대소관계를 서로 비교할 수 있는 numpy 메소드 3개를 소개해 드리려고 합니다.greater, less, equal이라는 메소드 이름에서 이미 짐작하셨겠지만, 차원이 같은 두 행렬에 대하여 같은 위치에 있는 원소끼리 크고 작음을 비교해주는 기능을 수행합니다.greater : 행렬의 요소별로 X > Y의 진리값(true, false)를 반환합니다.less : 행렬의 요소별로 X equal : 행렬의 요소별로 X = Y의 진리값(true, false)를 반환합니다.X, Y는 각각의 요소를 의미합니다.예제 코드를 통해 더 직관적으로 보여드릴게요!np.greaterimport numpy as npA = np.array([1,2,3])B = np... 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 25.
[Python] 파이썬 numpy 내적, 행렬곱, 전치행렬 - dot, matmul, transpose 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy에서 행렬과 관련된 기본적인 연산 함수를 소개해 드리려고 합니다. 선형대수학, 행렬 연산에서 매우 자주 다루는 내적(dot product), 행렬곱(matrix product), 전치행렬(transpose) 연산 메소드를 아래서 차례대로 설명하겠습니다. np.dot : 두 array의 내적을 반환합니다. np.matmul : 두 array의 행렬곱을 반환합니다. np.transpose : 입력된 행렬의 전치행렬을 반환합니다. (내적, 행렬곱, 전치행렬에 대한 수학적 설명은 생략하겠습니다.) np.dotimport numpy as np a = np.dot(2,3) A = np.dot([1,2], [3,4]) B = np.dot([1,2,3], [.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 24.
[Python] 파이썬 numpy 행렬 생성과 반복 - repeat, tile 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 행렬 생성과 관련한 파이썬 numpy 메소드를 소개드릴 예정입니다. 지난/지지난 포스팅에서도 행렬 생성 메소드인 arange, linspace, ones, zeros 등등에 대해 소개했는데요, 이번 포스팅은 행렬 생성 마지막 포스팅으로, repeat과 tile이라는 메소드를 다뤄보려 합니다. 두 함수 모두, array의 일부 또는 전부를 “반복”한다는 점에서 기능적으로 유사합니다. repeat : ndarray의 요소를 지정한 횟수만큼 반복합니다. axis 파라미터 사용 가능 tile : ndarray의 요소를 지정한 횟수만큼 반복합니다. (타일처럼) 코드 예제를 보면서 더 자세히 설명해 보겠습니다! np.repeatimport numpy as np A = n.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 24.
[Python] 파이썬 numpy 행렬 생성 - ones, ones_like, zeros, zeros_like, identity 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어서 행렬 생성과 관련한 파이썬 numpy 메소드를 다룰 거예요. 특히, 원소가 0 또는 1로만 되어 있는 행렬을 쉽게 생성하는 5가지 메소드에 대한 소개글을 준비해 보았습니다. 0과 1로만 이루어진 행렬은 이산수학에서 그래프를 나타내는 인접행렬에 사용되거나, 연산을 편리하게 해주는 용도로 다방면에서 쓰이는데요, 그렇기 때문에 np.array 메소드로 똑같이 만들 수 있음에도 불구하고 메소드가 따로 존재하는 것입니다. ones, ones_like, zeros, zeros_like, identity 이렇게 5가지 메소드 차례대로 알아보도록 하겠습니다! np.ones, np.ones_likeones, ones_like는 1로만 채워진 array 또.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 4. 20.
[Python] 파이썬 numpy 행렬 생성 - arange, linspace 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 파이썬 난수 생성 메소드에 대해 소개드렸는데요, 이번 포스팅부터는 행렬과 관련있는 numpy 메소드들을 차례대로 다뤄보려고 합니다. (행렬(matrix) 관련된 파이썬 numpy 포스팅은 총 7편으로 계획하고 있습니다! 그다음부터는 matplotlib 라이브러리 시리즈로 넘어가려고 합니다.) 이번에 다뤄볼 메소드는 행렬 생성과 관련된 arange, linspace 메소드입니다. 두 메소드는 기능적으로는 매우 비슷하지만, 파라미터 설정 방법에서 약간의 차이를 보입니다. np.arange : 주어진 간격에 따라 균일한 array를 생성합니다. np.linspace : 지정한 구간을 균일한 간격으로 나누는 array를 생성합니다. 두 메소드 중에서는 linspace.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 19.
[Python] 파이썬 numpy 난수 생성 - random, rand, randn, randint 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy 라이브러리를 이용해서 난수(임의의 수, 랜덤한 수)를 생성하는 방법을 소개하려고 합니다. 물론, 파이썬 자체 내장 모듈로 똑같이 난수를 생성하는 random 라이브러리가 있기는 합니다. 하지만, numpy와 달리 내장 random 모듈은 배열(ndarray) 기능을 지원하지 않기 때문에 선형대수학 연산이나 확률 개념이 필요한 상황에서는 numpy 라이브러리를 더 많이 사용합니다. 자주 쓰이는 메소드 3가지를 순서대로 소개드릴 텐데요, 바로 rand, randn, randint입니다. 아래서 각 메소드의 기능을 간략히 소개드리고, 그 후 예제 코드를 보여드리도록 하겠습니다. rand : 0 이상 1 미만 실수 구간에서 균일한 분포를 가지는 난수.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 4. 18.
[Python] 파이썬 numpy 절댓값, 부호, 양수, 음수 - absolute, fabs, sign 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 글에서는 파이썬 numpy 라이브러리에서 절댓값, 부호와 관련된 메소드 3가지를 소개하려 합니다. absolute, fabs, sign 이렇게 세 가지 함수에 대해서 기능과 예제 코드를 보여드리고자 합니다. 각 메소드의 기능을 먼저 설명드리자면, absolute : 입력값의 절댓값을 반환합니다. 실수의 경우 절댓값을, 복소수의 경우 복소수의 크기를 반환합니다. fabs : 입력값의 절댓값을 반환합니다. absoulte와 달리 복소수 관련 기능을 제공하지 않습니다. sign : 입력값이 양수이면 +1, 음수이면 -1, 0이면 0을 반환합니다. 이제 예제 코드를 보여드리겠습니다. np.absolute, np.absimport numpy as np a = np.absolute(.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 17.
[Python] 파이썬 numpy 역쌍곡선함수 계산 - arcsinh, arccosh, arctanh 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난번 포스팅에서는 파이썬 numpy를 이용하여 쌍곡선함수를 계산하는 방법에 대해 소개드렸는데요, 이번에는 쌍곡선함수의 역함수인 “역쌍곡선함수” 메소드를 3가지 소개하려 합니다. 먼저, 역쌍곡선함수의 정의역, 치역, 그래프 개형을 간단히 보여드린 후, numpy 라이브러리를 이용한 파이썬 코드 예제를 설명드리겠습니다. arcsinhy=arcsinh(x)의 그래프는 위 그림처럼 실수 전체 집합의 정의역과 치역을 가집니다. 또한, 원함수인 sinh가 기함수이기 때문에, arcsinh도 기함수라는 것을 알 수 있습니다. arccosharccosh 함수는 위 그림처럼 제 1사분면에만 존재하는 함수입니다. 일대일대응 조건을 만족시키기 위해, 원함수 cosh에서 정의역과 치역을 제한했기 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 16.
[Python] 파이썬 numpy 쌍곡선함수 계산 - sinh, cosh, tanh 안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 python numpy 라이브러리의 쌍곡선함수 메소드를 소개하려고 해요. sinh, cosh, tanh 이렇게 세 가지 함수를 차례대로 설명드릴 텐데요, 먼저 각각의 수학적 정의와 그래프를 간단히 소개드린 후, 파이썬 numpy에서의 예제 코드를 보여드리려고 합니다. sinhx Sinh 함수는 다음과 같이 정의됩니다. 보시다시피 무리수 e를 밑으로 하는 지수함수를 기반으로 정의되는데요, 좌표평면 상에서의 그래프는 아래와 같습니다. 식에서도 확인할 수 있듯이 y=sinhx는 기함수입니다. 정의역은 실수 전체의 집합입니다. coshx cosh 함수도 sinh와 마찬가지로 무리수 e를 매개로 정의됩니다. 그래프는 아래와 같습니다. cosh 함수의 최솟값은 1이고요,.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 12.
[Python] 파이썬 numpy 역삼각함수 계산 - arcsin, arccos, arctan 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 파이썬 numpy 라이브러리를 이용하여 sin, cos, tan 3가지 삼각함수를 계산하는 방법에 대해 소개드렸는데요, 이번에는 역삼각함수 arcsin, arccos, arctan를 파이썬에서 적용하는 방법을 설명하려 합니다. 먼저 수학에 대해서 이야기하자면, Arcsin은 sin의 역함수, arccos은 cos의 역함수, arctan는 tan의 역함수입니다. arcsin(x) 그래프 Arcsin 함수의 경우, 일대일대응 조건을 충족하기 위해 sin 함수의 x값을 -pi/2에서 pi/2로 제한한 상태에서 역함수를 취합니다. 따라서 arcsin의 정의역은 -1 이상 +1 미만이고, 치역은 -pi/2에서 pi/2까지입니다. arccos(x) 그래프 arccos 함.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 9.
[Python] 파이썬 numpy 삼각함수 계산 - sin, cos, tan 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 라디안과 일반 각도를 변환하는 numpy 함수를 알아보았는데요, 이번 포스팅에서는 이어서 삼각함수 관련 메소드를 소개해 보려 합니다. 파이썬 numpy 라이브러리에서는 삼각함수, 역삼각함수, 쌍곡선함수, 역쌍곡선함수를 계산할 수 있는 메소드를 모두 제공합니다. 이번 포스팅에서는 3가지 기본 삼각함수 (sin, cos, tan) 메소드부터 소개해 드리려 해요. numpy에서 sin, cos, tan 함수 모두 숫자 또는 배열을 입력받을 수 있습니다. sin은 입력된 숫자 또는 배열 x에 대해 sinx를 출력합니다. 숫자일 때는 float 자료형으로 출력하고, 배열(array)로 입력했을 때는 똑같은 차원의 배열로 각 요소마다 sin 함수를 씌운 결과를 출력합니다.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 9.
[Python] 파이썬 numpy 각도 계산, 라디안 각도 변환 - deg2rad, rad2deg 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅까지는 지수, 제곱근, 로그 관련된 numpy 메소드를 소개드렸는데요! 이번 포스팅부터는 삼각함수와 각도라는 새로운 영역으로 넘어가보려 합니다. 이번 포스팅은 파이썬 numpy의 각도 변환 메소드를 소개하려고 해요. 평소에 많이 쓰는 각도 단위인 ”~도“와 수학에서 많이 쓰는 ”~라디안“을 상호 변환해주는 deg2rad와 rad2deg 메소드를 아래서 순서대로 살펴보도록 하겠습니다! deg2rad는 degree를 radian으로 변환해준다는 의미로, degree to radian의 약자입니다. 여기서 degree는 일상 각도 단위인 ”도“를 생각하시면 됩니다. 예를 들어, 180도를 pi로 변환해주는 기능을 수행합니다. 반대로 rad2deg는 radian to deg.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 4. 8.
[Python] 파이썬 numpy 로그 계산 - log, log2, log10, log1p 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 파이썬 numpy 라이브러리의 지수와 제곱근 관련된 메소드(함수)를 소개드렸었는데요, 이번에는 반대로 로그 메소드를 설명해 보려고 합니다. 총 4가지 순서대로 소개할 텐데요, 메소드 이름은 log, log2, log10, log1p 이렇게 4가지입니다. log은 주어진 입력에 밑이 e인 로그, 즉 자연로그(natural logarithm)를 취해서 반환하는 메소드입니다. log2는 밑이 2인 로그를 취해주고요, log10은 밑이 10인 로그 (상용로그)를 취한 값은 반환합니다. log1p는 입력값 x에 대해 자연로그 log(1+x)를 반환하는 메소드입니다. 아래서 예시 소스코드를 보여드릴게요! numpy.logimport numpy as np A = np.ar.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 7.
[Python] 파이썬 numpy 제곱근 계산 - sqrt, cbrt 안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 numpy의 square, power이라는 거듭제곱 계산 함수에 대해서 알아보았는데요, 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy 라이브러리의 제곱근 계산 함수인 sqrt, cbrt에 대해서 설명하려고 합니다. numpy.sqrtsqrt 함수는 요소의 음이 아닌 제곱근을 계산해주는 메소드입니다. 입력값으로 1을 넣으면 1을 반환하고, 25를 넣으면 5를 반환하고, 이런 식으로요. 출력 결과의 자료형은 float 또는 array이고, 요구하는 입력 인자는 1개입니다. 숫자든 배열이든 상관없어요! 예제 코드 보여드릴게요. import numpy as np a = np.sqrt(4) print(a) A = np.sqrt([1, 9, 25]) print(A)2.0 [1.0,.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 17.
[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.powernumpy 라이브러리의 power 함수는 두 가지 인수를 요구합니다. 하나는 밑에 해당하는 숫자 또는 array, 나머지는 지수에 해당하는 숫자 또는 array입니다. 같은 위치에 있는 요소들끼리 지수계산.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 10.

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