안녕하세요, 여러분! 이전 포스트에서는 NumPy를 이용한 기본적인 배열 연산에 대해 배웠습니다. 오늘은 이어서 NumPy의 통계함수,선형 대수 함수,난수 생성 기능을 알아보도록 하겠습니다.
NumPy를 이용해서 통계 함수
NumPy는 다양한 통계 함수를 지원하며, 이를 이용하면 배열에 대한 기본적인 통계를 쉽게 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 평균, 최대값, 최소값, 표준편차 등을 계산할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(arr)) # 평균
print(np.max(arr)) # 최대값
print(np.min(arr)) # 최소값
print(np.std(arr)) # 표준편차
NumPy를 이용해서 선형 대수 함수
NumPy는 벡터와 행렬 연산에 필요한 다양한 선형 대수 함수를 제공합니다. 예를 들어, 다음과 같이 벡터의 내적, 행렬의 곱셈, 전치 행렬, 역행렬 등을 계산할 수 있습니다.
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.dot(arr1, arr2)) # 벡터의 내적
print(np.matmul(matrix, matrix)) # 행렬의 곱셈
print(np.transpose(matrix)) # 전치 행렬
print(np.linalg.inv(matrix)) # 역행렬
NumPy를 이용해서 난수 생성
데이터 과학에서 난수 생성은 중요한 부분을 차지합니다. NumPy는 이를 위해 numpy.random 모듈을 제공합니다. 이 모듈을 사용하면 다양한 확률 분포에 따른 난수를 생성할 수 있습니다.
print(np.random.rand(5)) # 0~1 사이의 균일 분포에서 난수 생성
print(np.random.randn(5)) # 표준 정규 분포에서 난수 생성
print(np.random.randint(0, 10, 5)) # 주어진 범위에서 정수 난수 생성
마치며
오늘은 NumPy의 다양한 고급 기능에 대해 알아보았습니다. 이 포스트를 통해 NumPy의 통계 함수, 선형 대수 함수, 난수 생성 기능 등을 배우셨길 바랍니다. 이제 여러분도 NumPy를 활용하여 더욱 다양하고 복잡한 연산을 수행해 보세요!
다음 포스트에서는 NumPy의 또 다른 중요한 기능인 배열 조작에 대해 알아보겠습니다. 감사합니다!
이 포스트는 파이썬 데이터 과학에 관심 있는 모든 분들을 위해 작성되었습니다. 많은 공유와 관심 부탁드립니다. 해당 내용에 대한 더 자세한 정보를 원하시는 분은 언제든지 댓글로 질문해주세요. 감사합니다!
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