기본 수학 연산 | 역수(Numpy.reciprocal)

역수 함수(Reciprocal Function)numpy.reciprocal(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값에 대해서 역수(1/x) 기능을 수행합니다.▪Parameters ‣ x : 입력 배열, ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부울 배열을 승인, True 값은 해당 위치에서 ufunc를 계산, False 값은 출력만으로 값..

Python/Numpy 2022. 7. 7. 12:15

기본 수학 함수 | 요소 곱 반환(Numpy.prod)

원소 곱 반환 함수(Prod Function)numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=, where=) 객체의 행 또는 열의 요소들을 곱한 값을 반환합니다. (product 메소드와 동일)▪Parameters ‣ a : 입력 배열, ndarray ‣ axis : 축 설정(선택 사항), Default=None으로 입력 배열 요소의 모든 값을 곱함 {0 : 열, 1 : 행} ‣ dtype : 데이터 타입 변환 설정(선택 사항), 자세한 사항은 numpy 사이트의 dtype 링크 참조 ‣ out : 출력 대체 배열(선택 사항), 결과를 배치할 대체 출력 배열로 예상 출력과 같은 형태여야하지만..

Python/Numpy 2022. 6. 13. 14:21

기본 수학 함수 | 나머지 값 반환(Numpy.mod)

나머지 값 구하기 함수(Mod Function)numpy.mod(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 나누기 연산 후 나머지 값을 반환합니다. (연산자 '%'와 같은 역할) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 ..

Python/Numpy 2022. 5. 24. 16:25

기본 수학 함수 | 나머지 값 반환(Numpy.remainder)

나머지 값 구하기 함수(Remainder Function) numpy.remainder(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 나누기 연산 후 나머지 값을 반환합니다. (연산자 '%'와 같은 역할) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 ..

Python/Numpy 2022. 5. 19. 14:47

기본 수학 함수 | 몫 구하기(Numpy.floor_divide)

몫 구하기 함수(Floor divide function)numpy.floor_divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력을 나눈 값보다 작거나 같은 정수 중 가장 큰 값을 반환합니다. (연산자 '//'와 같은 역할) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ..

Python/Numpy 2022. 5. 11. 15:43

기본 수학 함수 | 나누기(Numpy.true_divide)

나누기 함수(True divide function)numpy.true_divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값들끼리 나누기 기능 수행합니다 (연산자 '/'와 같은 기능) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로..

Python/Numpy 2022. 5. 9. 13:49

기본 수학 함수 | 나누기(Numpy.divide)

나누기 함수(Divide Function)numpy.divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값들끼리 나누기 기능 수행합니다. (연산자 '/'와 같은 기능) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부..

Python/Numpy 2022. 5. 1. 17:12

기본 수학 연산 | 곱하기(Numpy.multiply)

곱하기 함수(Multiply Function)numpy.multiply(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값들끼리 곱하기 기능 수행합니다 (연산자 '*'와 같은 기능)▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는..

Python/Numpy 2022. 5. 1. 13:03

기본 수학 함수 | 빼기(Numpy.subtract)

빼기 함수 (Subtract Function)numpy.subtract(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값들끼리 빼기 기능 수행합니다 (연산자 '-'와 같은 기능)▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 ..

Python/Numpy 2022. 4. 29. 11:00

기본 수학 연산 | 더하기(Numpy.Add)

더하기 함수 (Add Function)numpy.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = 입력 값들끼리 더하기 기능 수행합니다 (연산자 '+'와 같은 기능) ▪Parameters ‣ x1, x2 : 추가할 배열, x1.shape != x2.shape의 경우 공통 shape(출력 shape가 됨)로 브로드캐스트할 수 있어야합니다. ‣ out : 출력 타입 설정(선택 사항), ndarray, None 또는 ndarray와 None의 튜플 ‣ where : 피연산자와 함께 브로드 캐스트되는 부울 배열을 ..

Python/Numpy 2022. 4. 29. 00:54

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