달나라 노트

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] --..

pandas의 values는 DataFrame에 적용하여 해당 DataFrame을 numpy arrary의 형태로 변환해줍니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': [6, 7, 8, 9, 10] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.values) -- Result col1 col2 col3 0 1 a 6 1 2 b 7 2 3 c 8 3 4 d 9 4 5 e 10 [[1 'a' 6] [2 'b' 7] [3 'c' 8] [4 'd' 9] [5 'e' 10]] 위 예시를 보면 Test용 ..

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..

import numpy as np print(np.pi) print(np.nan) print(np.NaN) print(np.NAN) print(np.e) -- Result 3.141592653589793 nan nan nan 2.718281828459045 numpy의 pi는 원주율(파이) 값을 return합니다. numpy의 nan은 NaN값(null값)을 return합니다. NaN, NAN은 nan의 별칭입니다. numpy의 e는 자연상수 값을 return합니다.