[Numpy] 연산

numpy 연산

1. 연산자 이용

• 연산자를 이용할 경우에는 +, -, *, /

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])

c = a+b
print(c)

[5 7 9]

 

c = a-b
print(c)

[-3 -3 -3]

 

c = a*b
print(c)

[ 4 10 18]

 

c = a/b
print(c)

[0.25 0.4  0.5 ]

 

2. 함수 이용

• 함수를 이용할 경우 add(), subtract(), multiply(), divide()

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])

c = np.add(a, b)
print(c)

[5 7 9]

 

c = np.subtract(a,b)
print(c)

[-3 -3 -3]

 

c = np.multiply(a, b)
print(c)

[ 4 10 18]

c = np.divide(a,b)
print(c)

[0.25 0.4  0.5 ]

 

3. 행렬의 연산

• 행렬의 곱은 *, multiply와 다름, product라고 부르며 dot 함수 사용

list1 = [[1,2],
        [3,4]]
list2 = [[5,6],
        [7,8]]

a = np.array(list1)
b = np.array(list2)

# numpy에서 vector와 matrix의 product를 구하기 위해 dot()함수 이용
product = np.dot(a,b)
print(product)

[[19 22]
 [43 50]]

 

• numpy에서는 배열간의 연산을 위한 여러 함수들을 제공
• 각 배열의 요소들을 더하는 함수 sum(), 배열의 요소들을 곱하는 prod() 함수, 함수 사용에서 파라미터로 axis 지정 가능

a = np.array([[1,2],
             [3,4]])
s = np.sum(a)
print(s)

10

 

s = np.sum(a, axis=0)
print(s)

[4 6]

 

s = np.sum(a, axis=1)
print(s)

[3 7]

 

p = np.prod(a)
print(p)

24

 

p = np.prod(a, axis=0)
print(p)

[3 8]

 

p = np.prod(a, axis=1)
print(p)

[ 2 12]