나비의 바다 여행

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..

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 ..

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 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 =..