[파이썬][numpy] numpy에서 수학 함수

05 Sep 2023

numpy

1. 삼각 함수

NumPy는 삼각 함수인 사인(sin), 코사인(cos), 탄젠트(tan)를 제공합니다. 이러한 함수는 NumPy의 numpy.sin(), numpy.cos(), numpy.tan()으로 호출할 수 있습니다. 이러한 함수는 라디안 단위로 계산되며, 숫자 인자를 받아들입니다.

import numpy as np

# 사인 함수 예제
angle = np.pi/4 # 각도를 라디안으로 변환
sin_value = np.sin(angle)
print("사인 값:", sin_value)

# 코사인 함수 예제
cos_value = np.cos(angle)
print("코사인 값:", cos_value)

# 탄젠트 함수 예제
tan_value = np.tan(angle)
print("탄젠트 값:", tan_value)

2. 지수 및 로그 함수

NumPy는 지수 함수인 지수(exp), 로그 함수인 자연 로그(log), 밑이 10인 상용 로그(log10)를 제공합니다. 이러한 함수는 NumPy의 numpy.exp(), numpy.log(), numpy.log10()으로 호출할 수 있습니다.

import numpy as np

# 지수 함수 예제
exp_value = np.exp(1) # e^1
print("지수 값:", exp_value)

# 로그 함수 예제
log_value = np.log(10) # ln(10)
print("자연 로그 값:", log_value)

# 상용 로그 함수 예제
log10_value = np.log10(100) # log10(100)
print("상용 로그 값:", log10_value)

3. 제곱 및 제곱근 함수

NumPy는 제곱 함수(numpy.square())와 제곱근 함수(numpy.sqrt())를 제공합니다. 이러한 함수는 주어진 숫자의 제곱 또는 제곱근을 반환합니다.

import numpy as np

# 제곱 함수 예제
square_value = np.square(5) # 5^2
print("제곱 값:", square_value)

# 제곱근 함수 예제
sqrt_value = np.sqrt(25) # sqrt(25)
print("제곱근 값:", sqrt_value)

4. 삼각 함수, 지수 및 로그 함수, 제곱 및 제곱근 함수의 옵션

이 수학 함수들은 다양한 옵션을 제공합니다. 예를 들어, 삼각 함수(sin, cos, tan)의 반대 함수인 아크 사인(arcsin), 아크 코사인(arccos), 아크 탄젠트(arctan)도 사용할 수 있습니다.

import numpy as np

# 아크 사인 함수 예제
arcsin_value = np.arcsin(0.5) # arcsin(0.5)
print("아크 사인 값:", arcsin_value)

# 아크 코사인 함수 예제
arccos_value = np.arccos(0.5) # arccos(0.5)
print("아크 코사인 값:", arccos_value)

# 아크 탄젠트 함수 예제
arctan_value = np.arctan(1) # arctan(1)
print("아크 탄젠트 값:", arctan_value)

# 지수 함수의 역 함수인 로그 함수 예제
log2_value = np.log2(16) # log base 2 of 16
print("로그(밑이 2)", log2_value)

위의 예제 코드는 NumPy의 일부 수학 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이제 여러분은 NumPy라이브러리를 사용하여 수학 연산을 보다 효율적이고 간단하게 처리할 수 있게 되었습니다. NumPy의 다양한 수학 함수를 활용하여 과학적이고 수학적인 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.