반응형 Python/python 응용: 수학 및 과학12 Python NumPy 행렬의 원소 접근하여 작업하기: trace 이번에는 python에서 행렬의 원소에 접근하여 연산을 하는 방법을 알아보겠습니다. Python에서 행렬을 생성하기 위해 NumPy 배열을 이용할 것인데요, python에서 인덱스를 써서 리스트의 원소에 접근하는 방법과 유사하게 행렬의 원소에 접근할 수 있습니다. 1. 행렬의 원소 인덱싱(색인) Python에서는 기본적으로 리스트형 데이터를 만들 수 있는데, 이는 배열과 같이 여러 원소로 이루어진 형태입니다. 리스트에서는 각 원소를 순서대로 0, 1, 2, … 와 같은 인덱스를 부여하여 각 원소에 접근할 수 있습니다. 0부터 시작하는 것을 주의하세요. 예를 들면 아래 코드는 리스트 list_a의 첫 번째 원소를 출력합니다. list_a = [1, 2, 3, 4, 5] print(list_a[0]) 사용법.. 2022. 12. 6. Python 브로드캐스트: 크기가 다른 배열의 곱셈 Python에서 NumPy모듈을 이용하면 배열에 대한 연산을 할 수 있습니다. 크기가 같은 배열들의 곱은 같은 위치의 원소들을 곱해주는데, 배열들의 크기가 다르면 크기가 작은 배열을 확장하여 크기를 같게 하여 곱셈을 합니다. 이러한 방법을 브로드캐스트(broadcast)라고 합니다. Python에서 크기가 다른 배열들의 곱: 브로드캐스트 전에 python에서 행렬의 곱을 배웠는데 이번 내용은 행렬의 연산과는 관계가 없습니다. NumPy를 이용해 만들어진 배열들은 곱하기 기호(*)를 이용하여 곱셈을 할 수 있습니다. 만약 배열들의 크기가 같으면, 두 배열의 곱은 같은 위치의 원소들을 곱해줍니다. 그리고 만약 배열들의 크기가 다르면, 한 배열이 다른 배열보다 (모든 차원에서) 작으면, 그 작은 배열의 원소들.. 2022. 12. 6. Python numpy를 이용한 행렬 연산 앞서 Python 외부 라이브러리 NumPy를 이용한 벡터 연산을 배웠습니다. 이번에는 python에서 행렬을 생성하고 기본적인 연산을 해보겠습니다. 1. Numpy 배열(array)을 이용하여 행렬 생성하기 벡터와 마찬가지로 먼저 python의 외부 라이브러리인 NumPy를 import를 해야 합니다. NumPy 설치 방법은 아래 링크를 참조하세요. 아주 쉬운 Python 설치 및 시작 (윈도우에서 PIP 사용) 그리고 다음과 같이 배열을 사용하여 행렬을 생성할 수 있습니다. import numpy as np matrix_A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(matrix_A.shape) 여기서 shape 은 배열의 형태를 알려주는 특성입니다. 위 코드에서는 (2, 2)를 출.. 2022. 12. 6. Python과 선형대수: NumPy를 이용한 벡터 연산 Python의 외부 라이브러리 NumPy를 이용하면 배열에 대한 연산을 할 수 있습니다. 또한 벡터는 숫자로 된 성분들의 1차원 배열로 볼 수 있기 때문에 NumPy를 사용하여 벡터들의 연산을 계산할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 python으로 기본적인 벡터 연산을 해보겠습니다. 1. 배열(array)을 이용하여 벡터 생성하기 먼저 python의 외부 라이브러리인 NumPy를 이용하기 위해선 import를 해야 합니다. 저는 다음과 같이 numpy를 np라는 이름으로 import 하겠습니다. import numpy as np 이렇게 하면 numpy의 메소드 등을 사용할 때 numpy 대신 np라고 짧게 쓸 수 있습니다. NumPy를 사용하기 위해서는 이 모듈을 설치해야 합니다. PIP를 이용한 Num.. 2022. 12. 5. 이전 1 2 다음 반응형
