소프트웨어 공장

NumPy 데이터 분석: 조건에 따른 데이터 선택 (Boolean Indexing)데이터 분석에서 대량의 데이터 중 원하는 조건에 맞는 데이터를 빠르게 선택하는 것은 매우 중요합니다. Python의 NumPy는 Boolean Indexing(부울 인덱싱)을 통해 이를 간단하면서도 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Boolean Indexing의 개념부터 실습 예제까지 함께 살펴보겠습니다.Boolean Indexing이란?Boolean Indexing은 배열에서 특정 조건을 만족하는 요소들만 선택하기 위해 사용되는 기법입니다. 조건문이 배열의 각 요소에 대해 평가되어 True/False로 이루어진 Boolean 배열을 생성하며, 이를 기반으로 원본 배열에서 데이터를 선택합니다.이 기법은 대..

NumPy로 배우는 선형대수: 고유값과 고유벡터선형대수는 데이터 과학과 기계 학습에서 필수적인 도구입니다. 특히, 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)는 데이터 차원 축소, PCA(주성분 분석), 행렬 분해 등 다양한 응용에서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 Python의 NumPy 라이브러리를 사용하여 고유값과 고유벡터를 계산하고, 이를 이해하는 방법을 소개합니다.1. 고유값과 고유벡터란?고유값과 고유벡터는 다음과 같은 행렬 방정식을 만족하는 값과 벡터를 의미합니다:[ A \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} ]여기서:( A ): 정방 행렬 (n x n)( \mathbf{v} ): 고유벡터( \lambda ): 고유값쉽게 말해, 고유벡터는 행렬 ( A )에 의..

NumPy 선형대수 기초: 역행렬, 전치행렬, 행렬식NumPy는 파이썬에서 과학 계산 및 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 포스팅에서는 NumPy의 선형대수 기능 중에서도 역행렬, 전치행렬, 행렬식을 다룹니다. 각 개념에 대해 설명하고, 코드를 통해 예제를 살펴보겠습니다.1. 역행렬 (Inverse Matrix)역행렬은 어떤 정사각행렬 ( A )에 대해 다음을 만족하는 행렬 ( B )를 의미합니다:[ A \times B = B \times A = I ]여기서 ( I )는 단위행렬(Identity Matrix)입니다. 역행렬은 행렬이 정칙(Determinant가 0이 아님)일 때만 존재합니다.NumPy에서의 역행렬 계산NumPy의 numpy.linalg.inv 함수를 사용하면 역행렬을 쉽게 ..

NumPy 선형대수: 행렬 곱셈 (dot, matmul)선형대수학은 데이터 과학, 머신 러닝, 과학 계산에서 중요한 역할을 합니다. 특히 행렬 곱셈은 벡터와 행렬 연산의 핵심입니다. 이번 포스팅에서는 Python의 NumPy 라이브러리를 사용하여 행렬 곱셈을 수행하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. NumPy는 빠르고 효율적인 수치 계산을 위해 설계된 강력한 라이브러리로, 행렬 연산을 간단하고 직관적으로 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.NumPy에서의 행렬 곱셈NumPy는 행렬 곱셈을 수행하기 위해 dot 함수와 matmul 함수를 제공합니다. 이 함수들은 다차원 배열 간의 내적 계산에 사용되며, 각각의 차이에 대해 이해하는 것이 중요합니다.행렬 곱셈의 기본 개념행렬 곱셈은 두 행렬의 원소..

NumPy로 배우는 선형대수 기초안녕하세요, "소프트웨어 공장"에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 NumPy를 활용하여 선형대수의 기초를 살펴보겠습니다. NumPy는 벡터, 행렬, 그리고 다양한 수학 연산을 간단하고 효율적으로 처리할 수 있어 데이터 분석과 머신러닝에 필수적인 도구입니다.이번 포스팅에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:선형대수와 NumPy의 관계벡터와 행렬의 생성기본 연산역행렬과 행렬식고유값과 고유벡터1. 선형대수와 NumPy의 관계선형대수는 데이터 과학과 인공지능에서 핵심적인 역할을 합니다. 머신러닝 알고리즘의 많은 부분이 선형대수에 기반을 두고 있으며, 벡터와 행렬을 다루는 작업이 빈번하게 발생합니다. NumPy는 이러한 작업을 효율적으로 수행하기..

NumPy로 분포별 난수 생성하기NumPy는 파이썬의 강력한 수치 계산 라이브러리로, 데이터 분석과 과학 계산에서 널리 사용됩니다. 이 포스팅에서는 NumPy의 난수 생성 기능 중에서 분포별 난수 생성 방법에 대해 다루어 보겠습니다. 특히, 균등 분포 (Uniform Distribution)와 정규 분포 (Normal Distribution)를 중심으로 설명하고, 각 분포의 특성과 사용 방법을 예제와 함께 알아보겠습니다.NumPy 난수 생성 개요NumPy는 numpy.random 모듈을 통해 다양한 난수를 생성할 수 있습니다. numpy.random은 다음과 같은 기능을 제공합니다:균등 분포 (Uniform Distribution)정규 분포 (Normal Distribution)이항 분포 (Binomia..

NumPy 시드 고정 및 난수 배열 생성하기데이터 분석과 머신러닝에서 재현성(reproducibility)은 매우 중요합니다. 같은 코드와 같은 데이터로 실행했을 때, 항상 동일한 결과가 나와야 실험의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문입니다.Python의 대표적인 수치 계산 라이브러리인 NumPy는 난수(random number)를 생성하는 기능을 제공합니다. 하지만 이 난수는 기본적으로 실행할 때마다 달라집니다. 따라서, 재현 가능한 코드를 작성하려면 난수 시드(seed)를 고정해야 합니다. 이번 포스팅에서는 NumPy에서 시드를 고정하는 방법과 난수 배열을 생성하는 다양한 방법을 알아보겠습니다.1. 난수와 시드란?난수란 무엇인가요?난수는 무작위로 생성된 숫자를 말합니다. 하지만 컴퓨터에서 생성되는 난수는..

NumPy 난수 생성 (random 모듈 사용)안녕하세요, "소프트웨어 공장"입니다! 오늘은 Python의 강력한 수치 계산 라이브러리인 NumPy에서 제공하는 random 모듈을 사용하여 난수를 생성하는 방법을 알아보겠습니다. 데이터 분석, 머신러닝, 시뮬레이션 등 다양한 응용 분야에서 난수는 필수적으로 사용됩니다. NumPy의 random 모듈은 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.1. NumPy random 모듈 소개NumPy의 random 모듈은 난수를 생성하고 샘플링하는 데 유용한 함수들을 포함하고 있습니다. Python의 내장 random 모듈과 비교하여 다음과 같은 장점이 있습니다:빠른 실행 속도다양한 분포 지원 (정규분포, 이항분포, 푸아송분포 등)다차원 배열 지원사..

NumPy 누적 함수: cumsum과 cumprodNumPy는 파이썬에서 과학 계산을 수행하기 위한 강력한 라이브러리로, 다양한 수학적, 통계적 함수들을 제공합니다. 오늘은 그중에서도 누적 함수(cumsum, cumprod) 에 대해 알아보고, 이를 활용한 다양한 예제를 살펴보겠습니다.누적 함수란?누적 함수는 배열의 각 원소에 대해 이전 원소의 연산 결과를 누적하여 계산한 결과를 반환하는 함수입니다. 이를 통해 데이터의 누적 합계나 누적 곱을 구할 수 있습니다.cumsum: 누적 합cumsum은 배열의 원소를 순차적으로 더한 값을 반환합니다. 예를 들어, 배열 [1, 2, 3, 4]에 대해 cumsum을 적용하면 [1, 3, 6, 10]이 됩니다.cumprod: 누적 곱cumprod는 배열의 원소를 순차..

NumPy를 활용한 수학적 함수 적용NumPy는 파이썬에서 가장 강력하고 널리 사용되는 과학 계산 라이브러리로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. NumPy는 다양한 수학적 함수와 통계적 기능을 제공하며, 오늘은 그중에서 수학적 함수(sin, cos, exp, log 등)를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.NumPy의 수학적 함수 소개NumPy는 벡터화된 수학 연산을 통해 빠르고 간단하게 배열의 요소에 함수 적용을 가능하게 합니다. 기본적으로 NumPy는 다음과 같은 주요 수학적 함수들을 지원합니다:삼각 함수: sin, cos, tan지수 함수: exp로그 함수: log, log10, log2기타 함수: sqrt, abs, ceil, floor이 함수들은 ..