R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)

  (1-6-1) 배열의 원소에 대한 논리 함수 (logic functions for array contents)

  (1-6-1-1) 배열에 NaN(Not a Number) 포함 여부 확인 함수 : np.isnan(x)

# isnan : Test element-wise for NaN(Not a Number) and return result as a boolean array

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([0, 1, 2, np.nan, 4, np.inf, np.NINF, np.PINF])

In [3]: a

Out[3]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [4]: np.isnan(a)

Out[4]: array([False, False, False, True, False, False, False, False], dtype=bool)

  (1-6-1-2) 배열에 유한수(finite number) 포함 여부 확인 함수 : np.isfinite(x)

# isfinite : Test element-wise for finiteness (not infinity or not Not a Number)

In [5]: a

Out[5]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [6]: np.isfinite(a)

Out[6]: array([ True, True, True, False, True, False, False, False], dtype=bool)

 (1-6-1-3) 배열에 무한수(infinite number) 포함 여부 확인 함수 : np.isinf(x)

# isinf : Test element-wise for positive or negative infinity

In [7]: a

Out[7]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [8]: np.isinf(a)

Out[8]: array([False, False, False, False, False, True, True, True], dtype=bool)

  (1-6-1-4) 배열에 음의 무한수 포함 여부 : np.isneginf(x)

# isneginf : Test element-wise for negative infinity, return result as bool array

In [9]: a

Out[9]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [10]: np.isneginf(a)

Out[10]: array([False, False, False, False, False, False, True, False], dtype=bool)

  (1-6-1-5) 배열에 양의 무한수 포함 여부 확인 함수 : np.isposinf(x)

# isposinf : Test element-wise for positive infinity, return result as bool arry

Out[11]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [12]: np.isposinf(a)

Out[12]: array([False, False, False, False, False, True, False, True], dtype=bool)

  (1-6-2) 참 확인 논리 함수 (Logic functions for truth value testing)

  (1-6-2-1) 배열의 모든 원소가 참(True) 인지 평가하는 함수 : np.all()

# np.all() : Test whether all array elements along a given axis evaluate to True

In [13]: np.all([[True,False],[True,True]])

Out[13]: False

In [14]: np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)

Out[14]: array([ True, False], dtype=bool)

In [15]: np.all([[True,False],[True,True]], axis=1)

Out[15]: array([False, True], dtype=bool)

  (1-6-2-2) 배열의 1개 이상의 원소가 참(True) 인지 평가하는 함수 : np.any()

# np.any() : Test whether any array elements along a given axis evaluate to True

In [16]: np.any([[True,False],[True,True]])

Out[16]: True

In [17]: np.any([[True,False],[True,True]], axis=0)

Out[17]: array([ True, True], dtype=bool)

In [18]: np.any([[True,False],[True,True]], axis=1)

Out[18]: array([ True, True], dtype=bool)

In [21]: np.any([[False,False],[True,True]], axis=0)

Out[21]: array([ True, True], dtype=bool)

In [22]: np.any([[False,False],[True,True]], axis=1)

Out[22]: array([False, True], dtype=bool)

  (1-6-3) 단일 배열 원소에 대한 논리 연산(Logical operations)을 위한 논리 함수

  (1-6-3-1) 배열 원소가 조건을 만족하지 않는 경우 참 반환 : np.logical_not(condition)

# logical_not : Compute the truth value of NOT x element-wise, equivalent to -x

In [23]: b = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

In [24]: np.logical_not( b <= 2 )

Out[24]: array([False, False, False, True, True], dtype=bool)

  (1-4-1) 삼각함수 (trigonometric functions) : np.sin(), np.cos(), np.tan()

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.sin(np.array((0., 30., 45., 60., 90.))*np.pi / 180.)

Out[2]: array([ 0.        ,  0.5       ,  0.70710678,  0.8660254 ,  1.        ])

In [3]: np.cos(np.array((0., 30., 45., 60., 90.))*np.pi / 180.)

Out[3]:

array([  1.00000000e+00,   8.66025404e-01,   7.07106781e-01,
          5.00000000e-01,   6.12323400e-17])

In [4]: np.tan(np.array((0., 30., 45., 60., 90.))*np.pi / 180.)

Out[4]:

array([  0.00000000e+00,   5.77350269e-01,   1.00000000e+00,
          1.73205081e+00,   1.63312394e+16])

  (1-4-2) 싸인 곡선 그리기 (plotting sine curve)

In [5]: import matplotlib.pyplot as plt

In [6]: x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)

In [7]: y = np.sin(x)

In [8]: plt.plot(x, y)

Out[8]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x94295f8>]

In [9]: plt.show()

  (1-4-3) 삼각함수의 역수

  (1-4-4) 역삼각함수 : np.arcsin(), np.arccos(), np.arctan

In [10]: np.arcsin(1) # pi/2

Out[10]: 1.5707963267948966

In [11]: np.sin(1.5707963267948966)

Out[11]: 1.0

In [12]: np.sin(np.arcsin(1))

Out[12]: 1.0

In [13]: np.arcsin([-1, 0, 1]) # real part lies in [-pi/2, pi/2]

Out[13]: array([-1.57079633,  0.        ,  1.57079633])

In [14]: np.arccos([-1, 0, 1]) # real part lies in [0, pi]

Out[14]: array([ 3.14159265,  1.57079633,  0.        ])

In [15]: np.arctan([-1, 0, 1]) # real part lies in [-pi/2, pi/2]

Out[15]: array([-0.78539816,  0.        ,  0.78539816])

  (1-4-5) degree를 radian으로 변환 : np.deg2rad(x)

            radian을 degree로 변환 : np.rad2deg(x)

  (1-3-1) 지수함수 (exponential function) : np.exp()

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.array([0.00001, 1, 2, 4, 10, 100])

In [3]: x

Out[3]:

array([  1.00000000e-05,   1.00000000e+00,   2.00000000e+00,
          4.00000000e+00,   1.00000000e+01,   1.00000000e+02])

In [4]: np.exp(x)

Out[4]:

array([  1.00001000e+00,   2.71828183e+00,   7.38905610e+00,
          5.45981500e+01,   2.20264658e+04,   2.68811714e+43])

 (1-3-2) 로그함수 (logarithmic function) : np.log(x), np.log10(x), np.log2(x), log1p(z) 

# natural logarithm (base e)

In [5]: np.log(x)

Out[5]:

array([-11.51292546,   0.        ,   0.69314718,   1.38629436,
           2.30258509,   4.60517019])

# log base 10

In [6]: np.log10(x)

Out[6]: array([-5.        ,  0.        ,  0.30103   ,  0.60205999,  1.        ,  2.        ])

# log base 2

In [7]: np.log2(x)

Out[7]:

array([-16.60964047,   0.        ,   1.        ,   2.        ,
           3.32192809,   6.64385619])

In [8]: z = np.array([0, 1.71828])

In [9]: np.log(z)

C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\start_ipython_kernel.py:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log

# -*- coding: utf-8 -*-

Out[9]: array([ -inf, 0.54132379])

# log(1+z) = np.log1p(z)

In [10]: np.log1p(z)

Out[10]: array([ 0. , 0.99999933])

In [11]: np.log(1+z)

Out[11]: array([ 0. , 0.99999933])