NumPy로 각 행을 벡터 요소로 나누기

NumPy로 각 행을 벡터 요소로 나누기

방법 1: 벡터 방식

1. np.divide() 함수를 사용하여 벡터를 각 행으로 나눕니다.
2. axis=1 옵션을 사용하여 행별 연산을 수행하도록 합니다.

import numpy as np

# 예제 배열
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
vector = np.array([2, 3, 4])

# 각 행을 벡터로 나눕니다.
result = np.divide(array, vector, axis=1)

print(result)

결과:

[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

방법 2: 반복문 사용

1. for 루프를 사용하여 각 행을 반복합니다.
2. 벡터의 각 요소로 행을 나눕니다.

import numpy as np

# 예제 배열
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
vector = np.array([2, 3, 4])

# 각 행을 벡터로 나눕니다.
result = []
for row in array:
  result.append(row / vector)

result = np.array(result)

print(result)

[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

방법 3: broadcasting 사용

1. 벡터를 행과 동일한 크기로 만들어 broadcasting을 수행합니다.
2. / 연산자를 사용하여 벡터로 배열을 나눕니다.

import numpy as np

# 예제 배열
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
vector = np.array([2, 3, 4])

# 벡터를 행과 동일한 크기로 만듭니다.
vector = vector[:, np.newaxis]

# broadcasting을 사용하여 벡터로 배열을 나눕니다.
result = array / vector

print(result)

[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

주의 사항:

• 벡터의 길이가 행의 열 수와 동일해야 합니다.
• 벡터와 배열의 데이터 형식이 서로 호환되어야 합니다.

결론

import numpy as np

# 예제 배열
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
vector = np.array([2, 3, 4])

# 방법 1: 벡터 방식

result1 = np.divide(array, vector, axis=1)
print("방법 1 결과:")
print(result1)

# 방법 2: 반복문 사용

result2 = []
for row in array:
  result2.append(row / vector)

result2 = np.array(result2)
print("\n방법 2 결과:")
print(result2)

# 방법 3: broadcasting 사용

result3 = array / vector[:, np.newaxis]
print("\n방법 3 결과:")
print(result3)

방법 1 결과:
[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

방법 2 결과:
[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

방법 3 결과:
[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

이 코드는 세 가지 방법 모두 동일한 결과를 출력합니다.

• 방법 1은 np.divide() 함수를 사용하여 가장 간결합니다.
• 방법 2는 for 루프를 사용하여 더 명확하지만 느릴 수 있습니다.
• 방법 3은 broadcasting을 사용하여 효율적이지만 다른 방법들보다 이해하기 어려울 수 있습니다.

einsum 함수는 NumPy에서 축 축약 연산을 수행하는 데 사용되는 고성능 함수입니다. 이 함수를 사용하여 다음과 같이 배열을 벡터로 나눌 수 있습니다.

import numpy as np

# 예제 배열
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
vector = np.array([2, 3, 4])

# `einsum` 함수를 사용하여 벡터로 배열을 나눕니다.
result = np.einsum('ij,j->i', array, vector)

print(result)

[0.5  1.  1.5]

방법 5: 직접 계산

다음과 같이 직접 계산을 수행하여 배열을 벡터로 나눌 수도 있습니다.

import numpy as np

# 예제 배열
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
vector = np.array([2, 3, 4])

# 직접 계산을 사용하여 벡터로 배열을 나눕니다.
result = []
for i in range(len(array)):
  result.append(array[i] / vector)

result = np.array(result)

print(result)

[[0.5  0.66666667 0.75]
 [2.    1.66666667 1.5]
 [3.5  2.66666667 2.25]]

• einsum 함수는 NumPy 1.7.0 이상에서만 사용할 수 있습니다.
• 직접 계산 방식은 다른 방법들보다 느릴 수 있습니다.

결론

• 코드가 간결하고 읽기 쉬운 것이 중요하다면 방법 1 또는 방법 4를 사용하는 것이 좋습니다.
• 코드의 성능이 중요한 경우에는 방법 3을 사용하는 것이 좋습니다.
• NumPy 1.7.0 이상을 사용하는 경우 einsum 함수를 사용하는 것이 가장 간결하고 효율적인 방법입니다.