numpy 연산

 

 

numpy 연산

·       numpy를 사용하면 배열간 연산을 쉽게 실행할 수 있습니다.

·       연산은 +, -, *, / 등의 연산자를 사용할 수도 있고, add(), substract(), multiply(), divide() 등의 함수를 사용할 수도 있습니다.

·       배열에서 벡터 연산을 브로드캐스팅이라고도 합니다.

 

 

 

 

별 연산자(*)

별 연산자(*)는 파이썬과 numpy에서 다르게 작용한다.

파이썬의 기본 표현식	seq * 5는 리스트 seq를 다섯 번 복제합니다.
numpy 표현식	seq * 5는 seq 배열의 모든 엘리먼트에 5를 곱합니다.

 

 

 

 

 

numpy 연산 관련 메소드

함수에 선택옵션으로 axis 을 지정할 수 있습니다.

sum()에서 axis가 0 이면 행끼리 더하는 것이고, axis가 1 이면 열끼리 더하게 됩니다.

메소드	설명
사칙 연산 함수	·       add(), ·       multiply(), ·       negative(), ·       exp(), ·       log(), ·       sqrt()
삼각 함수	·       sin(), ·       cos(), ·       hypot()
비트 단위 함수	·       bitwise_and(), ·       left_shift()
관계형 함수	·       less(), ·       logical_not(), ·       equal()
부동소수점에 적용할 수 있는 함수	·       isinf(), ·       infinite(), ·       floor(), ·       isnan()   ·       양수 무한대(inf)와 non(not-a-number) 기호를 제공합니다.
isnan()	·       결측치를 찾을 때도 사용되는 함수입니다. ·       부동소수점에 적용할 수 있는 함수
dot()	·       vector와 matrix의 곱 구하기
sum()	·       각 배열 요소들을 더하기 ·       axis 을 지정가능
prod()	·       각 배열 요소들을 곱하기 ·       axis 을 지정가능