달나라 노트

평균(average)은 여러 요소들을 모두 더하여 해당 요소들의 개수로 나눈 것을 의미합니다. 중간값(median)은 여러 요소를 오름차순/내림차순으로 정렬했을 때 가장 중간에 있는 값을 의미합니다. import numpy as np list_test = [2, 5, 7, 8, 10] val_average = np.average(list_test) print(val_average) val_median = np.median(list_test) print(val_median) -- Result 6.4 7.0 numpy에서 average는 여러 요소들의 평균값을 구해줍니다. numpy에서 median은 여러 요소들의 중간값을 구해줍니다. list_test의 가장 중간에 있는 값은 7이므로 중간값은 7입니다. ..

numpy의 exp method는 자연상수(e = 2.71828...)의 지수배에 대한 값을 계산해줍니다. Syntax numpy.exp(n) # --> e^n numpy.exp([k, l, m, n]) # --> [e^k, e^l, e^m, e^n] Syntax는 위와 같으며 parameter로서 단순한 숫자(n) 뿐 아니라 list의 형태로도 전달할 수 있습니다. import numpy as np print(np.exp(0)) # e^0 print(np.exp(1)) # e^1 print(np.exp(2)) # e^2 print(np.exp(3)) # e^3 print(np.exp(4.5)) # e^4.5 print(np.exp([0, 1, 2, 3])) # [e^0, e^1, e^2, e^3] --..

numpy의 concatenate는 list나 array등을 하나의 list또는 array로 합쳐줍니다. import numpy as np x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] print(np.concatenate([x, y])) -- Result [1 2 3 4 5 1 2 3 4 5] 위 예시는 2개의 list를 합친 것입니다. import numpy as np x = np.array([ [1, 2], [3, 4] ]) y = np.array([ [5, 6], [7, 8], [9, 10] ]) print(np.concatenate([x, y])) -- Result [[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6] [ 7 8] [ 9 10]] 위 예시는 2개의 array를 하나로 ..

numpy는 삼각함수를 적용한 값을 얻어낼 수 있습니다. import numpy as np sin_0 = np.sin(np.pi/2 * 0) print(sin_0) sin_90 = np.sin(np.pi/2 * 1) print(sin_90) -- Result 0.0 1.0 np.sin(x)에서 x는 라디안입니다. π/2 * 1 = 90도 π/2 * 2 = 180도 π/2 * 3 = 270도 π/2 * 4 = 360도 이런식이죠. sin그래프를 생각하면 위 예시의 값이 왜 0과 1이 나왔는지 아실겁니다. 만약 모르겠다면 아래 예시를 봅시다. import numpy as np import matplotlib.pylab as plt arr_x_range = np.linspace(0, 2 * np.pi, num..