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아래 코드는 Pandas 라이브러리의 to_excel 함수를 이용해 DataFrame을 Excel 파일로 저장하는 방법입니다: import os import pandas as pd df = pd.DataFrame(data) filename = 'output.xlsx' # If file does not exist, write with header # If file exists, append without writing header if not os.path.isfile(filename): with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False) else: # else i..

프로그래밍/Python 2023. 7. 1. 21:33

Python에서는 제곱근을 구하는 데 두 가지 주요한 방법이 있습니다: np.sqrt() 함수와 제곱 연산자 **를 사용하는 방법입니다. np.sqrt()는 NumPy 패키지의 함수로, 제곱근을 계산할 때 널리 사용됩니다. 이 함수는 각 요소의 제곱근을 반환하는 배열에 적용될 수 있으며, 이는 벡터화 연산에 유용합니다. 제곱 연산자 **를 사용하는 방법은 제곱근을 계산할 수 있는 또 다른 방법입니다. 1/2을 제곱하여 제곱근을 얻습니다. 예를 들어, x의 제곱근을 계산하려면 x**(1/2)를 사용합니다. 이 두 방법 모두 동일한 결과를 주지만, 사용상의 차이가 있습니다. np.sqrt()는 복소수에 대해 정의되지 않았습니다. 복소수의 제곱근을 계산하려면 ** 연산자를 사용해야 합니다. ** 연산자는 모든..

프로그래밍/Python 2023. 6. 16. 13:38

NumPy에서 벡터의 squared norm (제곱 노름)을 계산하는 방법은 간단합니다. 벡터의 squared norm은 벡터의 각 요소를 제곱한 뒤 그 결과를 모두 합한 것입니다. 다음과 같이 NumPy의 np.sum 함수와 제곱 연산자를 사용하여 계산할 수 있습니다. import numpy as np # 임의의 벡터 생성 v = np.array([1, 2, 3]) # 벡터의 squared norm 계산 squared_norm = np.sum(v**2) 또는 NumPy의 np.linalg.norm 함수를 사용하고 결과를 제곱하여 계산할 수도 있습니다. import numpy as np # 임의의 벡터 생성 v = np.array([1, 2, 3]) # 벡터의 norm 계산 후 제곱 squared_nor..

프로그래밍/Python 2023. 6. 15. 15:56

두 NumPy 배열 비교하기 이 문서에서는 다음 주제에 대해 설명합니다. 두 NumPy 배열이 같은지 다른지 확인하는 방법 두 배열의 요소 중에서 어디에서 값이 같고 다른지 확인하는 방법 두 배열의 오차 크기를 측정하는 방법 1. 두 NumPy 배열이 같은지 다른지 확인하는 방법 두 NumPy 배열이 완전히 동일한지 확인하려면, numpy 라이브러리의 np.array_equal 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어: import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([1, 2, 3]) array3 = np.array([1, 2, 4]) print(np.array_equal(array1, array2)) # True print(np.ar..

프로그래밍/Python 2023. 4. 6. 21:14

'np.linalg.solve', 'sp.sparse.linalg.spsolve', 'gmres' 방법은 모두 선형 시스템을 푸는데 사용됩니다. 선형 시스템이란, 다음과 같은 형태의 방정식들의 집합을 의미합니다. $$Ax=b$$ 여기서 $A$는 행렬, $x$는 미지수 벡터, $b$는 상수 벡터입니다. 이러한 선형 시스템을 푸는 것은, $x$ 벡터를 찾는 것입니다. np.linalg.solve NumPy 패키지에 포함되어 있는 np.linalg.solve 함수는, 행렬 $A$와 벡터 $b$를 인자로 받아 $Ax=b$의 해인 $x$를 구하는 함수입니다. 이 함수는 $A$가 dense(밀집 행렬)일 때 사용합니다. import numpy as np # Ax=b 형태의 선형 시스템 설정 A = np.array(..

프로그래밍/Python 2023. 4. 5. 00:33