우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy

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우아한 사이파이

위의 두 예제는 단순하고 직관적이다. 또한 넘파이는 배열을 수동으로 순회하는 것보다 훨씬

빠르다(위에서 본 아이파이썬의 %

timeit

으로 비교해보자 ).

1.2.3

브로드캐스팅

ndarray

의 강력한 기능으로 브로드캐스팅이 있다. 브로드캐스팅은 두 배열 간 암묵적 연

산을 수행한다. 두 배열 간 서로 연산이 가능한 모양에서 작업을 수행하여 더 큰 배열을 만

들 수 있다. 예를 들어 두 벡터의 모양을 재구성하여 두 벡터의 외적

outer

product

8

을 구할 수

있다.

x

=

np

.

array

([

1

,

2

,

3

,

4

])

x

=

np

.

reshape

(

x

, (

len

(

x

),

1

))

print

(

x

)

[[

1

]

[

2

]

[

3

]

[

4

]]

y

=

np

.

array

([

0

,

1

,

2

,

1

])

y

=

np

.

reshape

(

y

, (

1

,

len

(

y

)))

print

(

y

)

[[

0

1

2

1

]]

두 배열에서 한 배열의 차원이

1

이거나 두 배열의 내적 차원이 같을 때

9

두 배열의 모양은 호환

가능하다.

두 배열의 모양을 확인한다.

8

https

://

ko

.

wikipedia

.

org

/

wiki

/외적

9

배열의 차원이 다르면 배열의 차원이 일치할 때까지 더 짧은 배열 앞에 (

1

,)이 추가되어 브로드캐스팅 규칙이 적용된다. 예를 들어 (

3

,

5

,

1

)과 (

5

,

8

)은 (

3

,

5