Numpy 라이브러리 활용하기 (숫자연산, 수학연산, 조건연산) | numpy 사인 코사인

Numpy 활용하기

 

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

 

numpy 를 import 해주고 시작합니다.

 

 

 Numpy - 숫자 연산

 

 

narr = np.array([[1,2],[3,4]])
print(narr + 2)
print(narr * 2)
print(narr / 2)

 

 

 

 

 

 

Numpy - 수학 연산

 

 

Numpy 는 사칙연산 외에도 여러 수학함수를 배열 전체에 대해 사용할 수 있도록 여러 수학적 함수를 지원한다.

 

컴퓨터에서 삼각함수가 왜 필요할까?

 

삼각함수는 어떠한 주기성을 가진 데이터를 표현하는 방법으로 사용된다.

삼각 함수는 cos,sin,tan 으로 이루어진다.

입력값은 일반적인 360도 수치가 아닌 파이(π = 3.14... ) 를 기준으로 표현한다.

 

 

직접 3.14....~ 를 입력하는것이 아닌 np.pi 라는 라이브러리 내장 상수를 이용해 표현이 가능하다.

 

 

 

• np.log : 로그 연산
• np.exp : 지수 연산
• np.sqrt : 루트 연산
• np.sin : 사인 연산
• np.cos : 코사인 연산
• np.tan : 탄젠트 연산

 

# 0 ~ 2π 사이에 100개의 값을 생성
arr = np.linspace(0.1,1,10) 

# sin graph 생성
plt.plot( np.log( arr ), label = 'log' )
plt.plot( np.exp( arr ), label = 'exp')
plt.plot( np.sqrt(arr ), label = 'sqrt')
plt.legend()
plt.show()

 

 

 

 

 

# 0 ~ 2π 사이에 100개의 값을 생성
arr = np.linspace(0,np.pi * 2,100) 

# sin graph 생성
plt.title("sin cos")
plt.plot( np.sin( arr ), label = 'sin' )
plt.plot( np.cos( arr ), label = 'cos')
plt.legend()
plt.show()

print() 
plt.title("tan")
plt.plot( np.tan( arr ) )
plt.show()

 

 

 

 

 

Numpy - 조건 연산

 

배열을 단일 값과 비교시

그 결과는 일반 연산과 마찬가지로 각각의 값에 대해 비교결과를 True 와 False 형태로 리턴한다.

 

 

narr = np.array([1,2,3,4,5])
print( narr > 2 ) 
narr = np.array([[1,2],[3,4]])
print( narr % 2 == 0 )