Scipy는 파이썬 라이브러리로, 과학적 및 기술적 계산에 사용됩니다. 이는 NumPy를 기반으로 구축되었으며 다양한 과학 및 공학 응용 프로그램에 대한 추가 기능을 제공합니다. Scipy에는 최적화, 적분, 보간, 통계 함수, 신호 처리, 선형 대수 등 다양한 모듈이 포함되어 있습니다. Scipy에서 주요 모듈로는 다음과 같은 것들이 있습니다: scipy.optimize: 함수의 최소값 또는 최대값을 찾는 최적화 문제에 대한 함수를 제공합니다. scipy.integrate: 정적분 및 부정적분을 해결하는 수치 적분 기법을 제공합니다. scipy.interpolate: 스플라인 및 B-스플라인과 같은 다양한 방법을 사용하여 데이터의 보간과 스무딩을 수행합니다. scipy.stats: 데이터 분석을 위한 ..

SymPy는 파이썬에서 사용되는 무료 오픈 소스 기호수학 라이브러리입니다. "Symbolic Python"의 약자로, 심볼릭 연산을 지원하는 강력한 도구로서 수학적인 기호들을 사용하여 수식, 방정식, 미적분, 대수적 연산 등을 처리할 수 있습니다. SymPy는 숫자를 숫자 그대로 계산하는 수치 계산(Numerical Computing)과는 달리, 기호와 수식을 다루는 심볼릭 계산(Symbolic Computing)을 수행합니다. 이로써 SymPy는 정확한 수학적 연산을 지원하며, 정확한 기호 수학의 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 미분, 적분, 대수적 변환, 방정식의 해 구하기 등과 같은 수학적 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. 구분 속성 설명 real, imaginary is_real, is_im..

NumPy는 파이썬에서 수치 계산과 배열 처리를 위한 핵심적인 오픈 소스 라이브러리입니다. "Numerical Python"의 약자로, 대규모 다차원 배열과 행렬을 지원하며, 이러한 배열에 대한 다양한 수학적 함수를 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. NumPy는 데이터 과학, 공학, 컴퓨터 그래픽스, 기계 학습 등 다양한 분야에서 매우 널리 사용되며, 수치적인 계산 작업과 데이터 조작에 매우 유용합니다. NumPy의 주요 특징은 다음과 같습니다: 다차원 배열 (ndarray): NumPy의 가장 중요한 기능은 N차원 배열인 ndarray입니다. 이는 동일한 데이터 타입의 원소들로 이루어진 다차원 배열로, 벡터, 행렬, 그리고 고차원 배열을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 브로드캐스팅 (Broadc..

- Numpy 배열(ndarray) 클래스 기본 속성 shape: ndarray의 형상을 나타내는 튜플입니다. 각 차원의 크기를 순서대로 나타냅니다. 예를 들어, (3, 4)는 2차원 배열로 3행 4열의 형상을 가진다는 것을 의미합니다. dtype: ndarray의 요소들의 데이터 타입을 나타냅니다. 예를 들어, int, float, bool 등이 될 수 있습니다. ndim: ndarray의 차원 수를 나타냅니다. 스칼라는 0차원, 벡터는 1차원, 행렬은 2차원, 그 이상의 다차원 배열은 해당 차원의 수로 표현됩니다. size: ndarray의 총 요소 개수를 나타냅니다. 즉, 형상의 각 차원의 크기를 모두 곱한 값입니다. itemsize: ndarray의 각 요소의 바이트 크기를 나타냅니다. 예를 들어..

Numpy는 파이썬에서 수치 계산과 데이터 조작을 위한 인기있는 오픈 소스 라이브러리입니다. "Numerical Python"의 줄임말로, 대규모 다차원 배열과 행렬을 지원하며 이러한 배열에 대한 다양한 수학적 함수를 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. N차원 배열 (ndarray): Numpy의 핵심 기능은 ndarray 객체로, 동일한 데이터 형식의 다차원 배열을 저장하는 데 사용됩니다. 이 배열은 1차원(벡터), 2차원(행렬) 또는 그 이상의 고차원 배열일 수 있습니다. 효율적인 배열 연산: Numpy는 C 및 Fortran으로 구현되어 빠르고 효율적인 배열 연산을 제공합니다. 이러한 특성은 대용량 데이터 집합을 처리하고 복잡한 수학적 연산을 효율적으로 수행하는 데 적합합니다. 브로드캐스팅: ..

파이썬을 사용하다보면 버전을 자유롭게 변경하고 싶을때가 있다. pyenv를 이용하면 좋다. % pyenv install 3.8.6 % pyenv versions system * 3.8.6 (set by /Users/xxxxxxx/.pyenv/version) 설치를 하고 원하는 버전을 설정하고 싶다면 % pyenv global 3.8.6 이렇게 설정하면 된다. 마지막 확인 % python -V Python 3.8.6 잘 된다.