이번 포스트에서는 universal function에 대해 알아볼 것이다.
넘파이에서는 np.sin, np.cos, np.exp와 같은 친숙한 수학적 함수들을 제공한다. 넘파이에서는 이러한 함수들을 universal function(범용 함수)이라고 부른다. 이러한 함수들은 피연산자 배열의 원소 단위로 연산이 수행되며, 결과를 새로운 행렬로 반환한다.
B = np.arange(3)
B
>>>
array([0, 1, 2])
np.exp(B)
>>>
array([1. , 2.71828183, 7.3890561 ])
np.sqrt(B)
>>>
array([0. , 1. , 1.41421356])
C = np.array([2., -1., 4.])
np.add(B, C)
>>>
array([2., 0., 6.])
universal function은 너무 많기 때문에 필요한 포스트에서 전부 다루기는 어렵다. 고로, 아래의 링크들을 참고하여 필요한 함수를 찾는것이 좋다.
참고
https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html
NumPy quickstart — NumPy v1.23.dev0 Manual
NumPy provides familiar mathematical functions such as sin, cos, and exp. In NumPy, these are called “universal functions” (ufunc). Within NumPy, these functions operate elementwise on an array, producing an array as output. See also all, any, apply_al
numpy.org
https://numpy.org/doc/stable/reference/ufuncs.html
Universal functions (ufunc) — NumPy v1.22 Manual
Tip The Python function max() will find the maximum over a one-dimensional array, but it will do so using a slower sequence interface. The reduce method of the maximum ufunc is much faster. Also, the max() method will not give answers you might expect for
numpy.org
https://rfriend.tistory.com/293
[Python NumPy] 범용 함수 (universal functions) : (1-1) 단일 배열 unary ufuncs : 올림 혹은 내림 (rounding)
이번 포스팅부터는 몇 번에 나누어서 로그함수, 삼각함수, 사칙연산 함수 등과 같이 일반적으로 많이 사용되는 범용 함수 (universal functions)들에 대해서 소개하겠습니다. Python에서 범용 함수를
rfriend.tistory.com
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