[파이썬][Numpy] 배열 연산과 산술 연산

24 Aug 2023

numpy

Numpy 배열(ndarray)에서의 배열 연산과 산술 연산에 대한 예제를 제공하겠습니다. Numpy는 다양한 수학 연산을 지원하며, 배열 간 연산도 효율적으로 수행할 수 있습니다.

import numpy as np

# 배열 연산 예제
# 두 개의 배열 생성
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 배열 덧셈
addition = arr1 + arr2
print("배열 덧셈:")
print(addition)

# 배열 뺄셈
subtraction = arr1 - arr2
print("\n배열 뺄셈:")
print(subtraction)

# 배열 곱셈 (요소별 곱셈, element-wise multiplication)
multiplication = arr1 * arr2
print("\n배열 곱셈:")
print(multiplication)

# 배열 나눗셈 (요소별 나눗셈, element-wise division)
division = arr1 / arr2
print("\n배열 나눗셈:")
print(division)

# 배열 제곱
square = np.square(arr1)
print("\n배열 제곱:")
print(square)

# 배열 지수 연산
exp = np.exp(arr1)
print("\n배열 지수 연산:")
print(exp)

# 배열 삼각 함수
sin_arr = np.sin(arr1)
print("\n삼각 함수 (사인):")
print(sin_arr)

# 배열 로그 연산
log_arr = np.log(arr1)
print("\n배열 로그 연산:")
print(log_arr)

위의 예제에서는 다음과 같은 연산을 수행합니다:

두 개의 Numpy 배열을 생성합니다.
배열 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 수행합니다. 이러한 연산은 요소별(element-wise)로 이루어집니다.
배열 제곱, 지수 연산, 삼각 함수, 로그 연산과 같은 수학 함수를 적용합니다.

실행 결과는 다음과 같을 것입니다:

배열 덧셈:
[5 7 9]

배열 뺄셈:
[-3 -3 -3]

배열 곱셈:
[ 4 10 18]

배열 나눗셈:
[0.25 0.4  0.5 ]

배열 제곱:
[1 4 9]

배열 지수 연산:
[ 2.71828183  7.3890561  20.08553692]

삼각 함수 (사인):
[0.84147098 0.90929743 0.14112001]

배열 로그 연산:
[0.         0.69314718 1.09861229]

Numpy의 배열 연산 및 수학 함수를 사용하면 배열의 요소들 간에 다양한 수학적 연산을 효과적으로 수행할 수 있습니다.