AI 요약관련 정보

• NumPy 배열은 동일한 형태의 배열 간에 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈, 거듭제곱 등 모든 기본 연산을 요소별(element-wise)로 수행합니다. ➕
• np.sum() 및 np.product()와 같은 메서드를 사용하여 배열의 모든 요소의 합계나 곱을 구할 수 있으며, axis 매개변수를 통해 특정 축(행 또는 열)을 따라 연산을 수행할 수 있습니다. 📊
• 브로드캐스팅은 NumPy의 강력한 기능으로, 서로 다른 형태의 배열 간에 연산을 가능하게 합니다. 예를 들어, 배열의 모든 요소에 스칼라 값을 곱하거나 더할 수 있습니다. 📡
• 브로드캐스팅이 성공적으로 작동하려면 배열의 차원들이 호환 가능해야 합니다. 호환되지 않는 경우 ValueError가 발생하여 연산이 불가능합니다. 🚫
• NumPy 배열은 max(), min(), sum(), mean(), product(), std()와 같은 다양한 유용한 메서드를 제공하여 배열의 통계적 특성을 쉽게 분석할 수 있습니다. 📈
• 이러한 통계 메서드들 또한 axis 매개변수를 지원하여 다차원 배열에서 특정 행 또는 열에 대한 최대값, 최소값, 평균 등을 계산할 수 있습니다. 🧭