Numpy 기본 함수

연산 함수

• add, substract, multiply, divide
• 기본적으로 shape가 같아야 연산이 가능하다.
• broadcasting을 통해 다른 경우에도 가능은 하다.

np.multiply(x, y)
np.divide(x, y)

x + y 
x / y
#사칙연산의 경우 그냥 바로 연산자를 이용 가능하다.

통계 함수

• 평균, 분산, 중앙, 최대, 최소값 등등 통계관련 함수가 내장되어 있다.

np.mean(y) # y.mean()
np.max(y)
np.argmax(y) # 제일 큰 값의 index 가져오기
np.var(y) # 분산
np.median(y) # 중앙값
np.std(y) # 표준 편차

집계 함수

• 합계(sum), 누적합계(cumsum) 등등 계산 가능

sum(y) #column 값들의 합을 리턴

np.sum(y, axis=0) 
# 축을 따라서 연산 가능
# None인 경우, 축을 무시하고 전체에서 찾으라는 뜻
# 0이 세로축, 1이 가로축

np.cumsum(y) # 뒤의 원소는 앞의 것들의 합

any, all 함수

• any: 특정 조건을 만족하는 것이 하나라도 있으면 True, 아니면 False
• all: 모든 원소가 특정 조건을 만족한다면 True, 아니면 False

z = np.random.randn(10)
z > 0
np.any(z > 0)
np.all(z != 0)

where 함수

• 조건에 따라 선별적으로 값을 선택 가능
• 사용 예) 음수인경우는 0, 나머지는 그대로 값을 쓰는 경우
• np.where( 조건, 참인 경우, 거짓인 경우 )

z = np.arange(1,11)
np.where(z%2,1,0)
#array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])

np.where(z > 0, z, 0) 
# array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])