np linspace를 사용하여 쉽게 데이터 구간을 생성하는 방법

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np.linspace(): np.linspace()를 사용하여 일정한 간격으로 숫자 범위 생성하기

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콘텐츠 목차

1. 균일한 간격으로 숫자 범위 생성하기
   • np.linspace() 사용하기
   • range()와 List Comprehensions 사용하기
   • np.arange() 사용하기
2. np.linspace()에서 출력 변경하기
   • start, stop, num 매개변수
   • dtype 매개변수를 사용하여 출력 유형 변경하기
   • endpoint와 retstep 매개변수
   • 고차원 배열을 위한 비스칼라 값
   • 입력 매개변수와 반환 값 요약
   • 예제: 식품 생산 컨베이어 벨트
3. 수학 함수 표현하기
   • np.linspace()로 수학 함수 표현하기
   • 예제: 여행하는 파동 겹치기
   • 2차원 수학 함수
4. 균일하지 않은 간격으로 숫자 범위 생성하기
   • 로그 공간
   • 다른 비선형 범위
   • 예제: 궤도를 그리는 행성 시뮬레이션
5. 결론

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np.linspace(): 일정한 간격 또는 일정하지 않은 간격의 배열 만들기

Stephen Gruppetta 작성 데이터 과학 중급 numpy

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콘텐츠 목차

1. 균일한 간격으로 숫자 범위 생성하기
   • np.linspace() 사용하기
   • range()와 List Comprehensions 사용하기
   • np.arange() 사용하기
2. np.linspace()에서 출력 변경하기
   • start, stop, num 매개변수
   • dtype 매개변수를 사용하여 출력 유형 변경하기
   • endpoint와 retstep 매개변수
   • 고차원 배열을 위한 비스칼라 값
   • 입력 매개변수와 반환 값 요약
   • 예제: 식품 생산 컨베이어 벨트
3. 수학 함수 표현하기
   • np.linspace()로 수학 함수 표현하기
   • 예제: 여행하는 파동 겹치기
   • 2차원 수학 함수
4. 균일하지 않은 간격으로 숫자 범위 생성하기
   • 로그 공간
   • 다른 비선형 범위
   • 예제: 궤도를 그리는 행성 시뮬레이션
5. 결론

광고 제거하기

기본적으로 np.linspace()는 사용하기 상대적으로 간단한 함수입니다. 그러나 이것은 숫자 프로그래밍 도구의 중요한 부분이며 매우 다재다능하고 강력합니다. 이 튜토리얼에서는 이 함수를 효과적으로 사용하는 방법을 배울 것입니다.

이 튜토리얼에서는 다음 내용을 배울 수 있습니다:

1. 균일하거나 균일하지 않은 숫자 범위 생성
2. 대체 도구 대신에 np.linspace() 사용 시기 결정
3. 필수 및 선택적 입력 매개변수 사용
4. 2차원 이상의 배열 생성
5. 이산 형태로 수학적 함수 표현하기

이 튜토리얼은 NumPy의 기본과 ndarray 데이터 유형에 이미 익숙하다고 가정합니다. Python에서 숫자 범위를 생성하는 여러 가지 방법을 알아본 다음, np.linspace()의 사용법과 프로그램에서 효과적으로 사용하는 방법을 자세히 살펴볼 것입니다.

균일한 간격으로 숫자 범위 생성하기

Python에서는 여러 가지 방법으로 균일한 간격으로 숫자 범위를 생성할 수 있습니다. np.linspace()를 사용하여 이를 수행하고 범위를 사용자의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있지만, 숫자 범위를 생성하는 다른 방법도 있습니다. 다음 섹션에서는 np.linspace()의 사용 방법을 배우기 전에 균일한 간격으로 숫자 범위를 생성하는 다른 방법과 비교해볼 것입니다.

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np.linspace() 사용하기

np.linspace()에는 **start**와 **stop**이라는 두 개의 필수 매개변수가 있습니다. 이를 사용하여 범위의 시작과 끝을 설정할 수 있습니다:

import numpy as np
np.linspace(1, 10)
array([ 1.        ,  1.18367347,  1.36734694,  1.55102041,  1.73469388,
        1.91836735,  2.10204082,  2.28571429,  2.46938776,  2.65306122,
        2.83673469,  3.02040816,  3.20408163,  3.3877551 ,  3.57142857,
        3.75510204,  3.93877551,  4.12244898,  4.30612245,  4.48979592,
        4.67346939,  4.85714286,  5.04081633,  5.2244898 ,  5.40816327,
        5.59183673,  5.7755102 ,  5.95918367,  6.14285714,  6.32653061,
        6.51020408,  6.69387755,  6.87755102,  7.06122449,  7.24489796,
        7.42857143,  7.6122449 ,  7.79591837,  7.97959184,  8.16326531,
        8.34693878,  8.53061224,  8.71428571,  8.89795918,  9.08163265,
        9.26530612,  9.44897959,  9.63265306,  9.81632653, 10.        ])

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