Numpy array 연산하는 법

안녕하세요 jay입니다.

오늘은 numpy 연산하는 법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

numpy array는 list와 비슷하게 생겼습니다.

하지만 numpy는 list와 달리 배열 단위로 계산을 합니다.

예제를 보시면 바로 이해가 되실 겁니다.

# Numpy array 연산
# 배열화 계산이라고 하며, 원소 하나 하나씩 계산하는 것이 아니라
# 배열 단위로 계산을 합니다.
# 병렬처리가 가능합니다. (multi-core)

# list 연산 vs array연산
import numpy as np

a = [1,2,3,4]
b = a*3
print(b) # [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]

a = np.arange(1,5)*3
print(a) # [ 3  6  9 12]

numpy는 기본적인 사칙연산 뿐만 아니라, 논리연산, 지수 로그 연산등
다양한 연산이 가능합니다. 아래 예제를 통해 알아보도록 하겠습니다.

# Numpy는 사칙연산, 논리연산, 비교 연산, 지수,로그함수등
# 다양한 연산이 가능합니다.
# 지수 Exp, **, 
# 로그 log()
import numpy as np

a = np.arange(1,6)
b = np.ones((5,))*10
print(a) # [1 2 3 4 5]
print(b) # [10. 10. 10. 10. 10.]

# 논리 연산
print(a>2) # [False False  True  True  True]

# 지수 연산
print((a+b)**2) # [121. 144. 169. 196. 225.]

# exp : 자연 상수 e를 밑으로 지수 연산 수행

print(np.exp(a)) # [  2.71828183   7.3890561   20.08553692  54.59815003 148.4131591 ]