Python 파이썬 numpy 함수 행렬간 사칙 연산 (add, substract, multiply, divide) 누적 합계, 평균, 최대값, 조건값의 인덱스 출력

안녕하세요, 오늘 포스팅한 내용은 numpy 함수 중 행렬간 사칙 연산 (add, substract, multiply, divide) 계, 누적 합계, 평균, 최대값, 조건값의 인덱스 출력에 대한 내용입니다. 

 

numpy-함수-행렬간-사칙-연산-썸네일

 

 

1. 행렬간 사칙 연산 (add, substract, multiply, divide)

 

 1) add 함수 

   -> 행렬간 합을 수행하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다. 

    :  np.add(행렬 1, 행렬 2)

 

- 쉬운 이해를 돕기 위해서, 아래와 같이 예제를 통해서, 보여 드리겠습니다.

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import numpy as np

 
test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

test02 = np.arange(10).reshape(2,5)

result01 = np.add(test01,test02)

result01

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 행렬 끼리의 덧셈이 되는 걸 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

2) substract함수

   -> 행렬간 차를 수행하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다.

    :  np.subtract(행렬 1, 행렬 2)

 

- 쉬운 이해를 돕기 위해서, 아래와 같이 예제를 통해서, 보여 드리겠습니다.

============================================================================

import numpy as np

test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

test02 = np.arange(10).reshape(2,5)

result02 = np.subtract(test01,test02)

result02

 

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 행렬 끼리의 뺄셈이 되는 걸 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

3) multiply함수

   -> 행렬간 곱을 수행하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다.

    :  np.multiply(행렬 1, 행렬 2)

 

- 쉬운 이해를 돕기 위해서, 아래와 같이 예제를 통해서, 보여 드리겠습니다.

============================================================================

import numpy as np

 

 

test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

test02 = np.arange(10).reshape(2,5)

 

result03 = np.multiply(test01,test02)

result03

 

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 행렬 끼리의 곱셈이 되는 걸 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

 

4) divide함수

   -> 행렬간 나누기를 수행하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다.

    :  np.divide(행렬 1, 행렬 2)

 

- 쉬운 이해를 돕기 위해서, 아래와 같이 예제를 통해서, 보여 드리겠습니다. 나눗셈은 나누는 포인트가 '0' 이 있으시면 안되니까, linspace를 통해서, 행렬 값을 다르게 수정하였습니다. 참조 하세요.

 

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import numpy as np

test01 = np.linspace(50,100,10).reshape(2,5)

test02 = np.linspace(1,100,10).reshape(2,5)

result04 = np.divide(test01,test02)

result04

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 행렬 끼리의 나눗셈이 되는 걸 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

 

2. 합계, 누적 합계, 평균, 최대값, 조건값의 인덱스 출력

 

1) 합계

   : numpy의 내장함수로서, 합계를 구하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다. 

   ->  np.sum(합계를 구하고 싶은 변수)

 

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import numpy as np
 
test01 = np.arange(10).reshape(2,5)
 
np.sum(test01)

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 합을 출력하는 걸 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

- 추가적으로 axis의 값에 따라, sum의 값이 달라지는 부분은 설명 드리도록 하겠습니다.

 

Case #1 열방향 (세로방향) 으로 합계를 출력 (예제 참조 부탁 드립니다.)

 

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import numpy as np

test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

np.sum(test01, axis = 0)

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- 위 코드를 실행 시켜 보면, 열뱡향으로 합계를 해서, column 6개 출력되는 걸 보실 수 있습니다.

 

 

 

 

Case #2 행방향 (가로방향) 으로 합계를 출력 (예제 참조 부탁 드립니다.)

 

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import numpy as np
 
test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

np.sum(test01, axis = 1)

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- 위 코드를 실행 시켜 보면, 열뱡향으로 합계를 해서, row 2개 출력되는 걸 보실 수 있습니다.

 

 

 

 

 2) 누적 합계

   : numpy의 내장함수로서, 누적 합계을 구하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다. 

   ->  np.cumsum( 누적 합계를 구하고 싶은 변수)

 

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import numpy as np

test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

np.sum(test01)                        # 합계를 구하는 코드

np.cumsum(test01)                 # 행렬 값의 누적 합계를 구하는 코드

 

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 각 행렬 값이 계속적으로 누적 합계 한 것을, 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

3) 평균

   : numpy의 내장함수로서, 평균을 구하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다. 

   ->  np.mean( 평균을 구하고 싶은 변수)

 

===============================================================

import numpy as np

test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

np.mean(test01)

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 평균을 구하는 걸 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

4) 최대값

   : numpy의 내장함수로서, 최대값을 구하는 함수입니다. 기본 구문은 아래와 같습니다. 

   ->  np.max( 최대값을 구하고 싶은 변수)

 

===============================================================

import numpy as np

test01 = np.arange(10).reshape(2,5)

np.max(test01)

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- 위의 코드를 실행을 해보면, 아래와 같이 최대값을 출력하는 걸, 확인 하실 수 있습니다.

 

 

이상입니다. 오늘 포스팅한 내용은 numpy 함수 중 행렬간 사칙 연산 (add, substract, multiply, divide) 계, 누적 합계, 평균, 최대값, 조건값의 인덱스 출력에 대한 내용이였습니다. 사용하다가, 필요하면, 추가적으로 posting 하도록 하겠습니다. 작지만, 이렇게 하나씩 알게 되면, 사용하는 범위가 넓어지기 때문에, 코드하는데도 재미가 붙을 거라고 생각합니다. 그럼 항상 애기 드리지만, 같이 성장하시죠! 감사합니다. 

 

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