| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 |
- Apache
- GIT
- SQL
- 파이썬
- Python
- PySpark
- PANDAS
- Excel
- hive
- Redshift
- array
- Google Spreadsheet
- gas
- Google Excel
- matplotlib
- Presto
- google apps script
- Java
- django
- numpy
- PostgreSQL
- Tkinter
- dataframe
- Kotlin
- math
- Github
- string
- c#
- list
- Today
- Total
목록Python/Python numpy (39)
달나라 노트
import numpy as np arr_1 = np.random.rand(5) print(arr_1) arr_2 = np.random.rand(5) print(arr_2) -- Result [0.64589411 0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152] [0.79172504 0.52889492 0.56804456 0.92559664 0.07103606] numpy의 rand method로 랜덤한 숫자를 생성하면 위처럼 생성할때마다 다른 숫자가 return될겁니다. (같은 숫자가 return될 확률도 있지만 너무나도 적은 확률이겠죠.) import numpy as np np.random.seed(seed=0) arr_1 = np.random.rand(5) print(ar..
numpy에서는 sinh, cosh, tanh의 삼각함수도 제공합니다. import numpy as np value = np.sinh(3) print(value) value = np.cosh(3) print(value) value = np.tanh(3) print(value) -- Result 10.017874927409903 10.067661995777765 0.9950547536867305 사용법은 간단합니다. sinh, cosh, tanh method의 paramter로 어떤 값을 전달하면 그 값에 대한 sinh, cosh, tanh 값을 계산해줍니다. import numpy as np value_list = [1, 2, 3, 4, 5] value_arr = np.array([1, 2, 3, 4, ..
numpy의 sqrt는 어떤 수의 제곱근을 계산해줍니다. import numpy as np test_value = np.sqrt(1) print(test_value) test_value = np.sqrt(4) print(test_value) test_value = np.sqrt(9) print(test_value) -- Result 1.0 2.0 3.0 사용법은 간단합니다. 위처럼 그냥 어떤 값을 sqrt method의 parameter로 전달하면 그 값의 제곱근을 계산해줍니다. import numpy as np value_list = [1, 2, 4, 9, 16] result = np.sqrt(value_list) print(result) value_arr = [1, 2, 4, 9, 16] result..
numpy에서는 log함수를 지원합니다. 기본적으로 다음과 같이 3가지가 있습니다. numpy.log() = 밑이 e(자연 상수)인 log numpy.log2() = 밑이 2인 log numpy.log10() = 밑이 10인 log import numpy as np result = np.log(np.e) print(result) result = np.log2(2) print(result) result = np.log10(10) print(result) -- Result 1.0 1.0 1.0 numpy의 log method는 위처럼 사용할 수 있습니다. log method의 괄호 안에 log를 적용할 값을 넣어주면 되는것이죠. import numpy as np arr_test = np.array([1, 2..
