NumPy sqrt() - 행렬 요소의 제곱근

Python NumPy 모듈은 다차원 배열 및 행렬 조작 작업에 사용됩니다. NumPy sqrt() 함수를 사용하여 행렬 요소의 제곱근을 얻을 수 있습니다.

Python NumPy sqrt() 예제

import numpy

array_2d = numpy.array([[1, 4], [9, 16]], dtype=numpy.float)

print(array_2d)

array_2d_sqrt = numpy.sqrt(array_2d)

print(array_2d_sqrt)

산출:

[[ 1.  4.]
 [ 9. 16.]]
[[1. 2.]
 [3. 4.]]

행렬 요소가 정수의 제곱이 아닌 다른 예를 살펴보겠습니다. 이번에는 Python 인터프리터를 사용합니다.

>>> import numpy
>>> 
>>> array = numpy.array([[1, 3], [5, 7]], dtype=numpy.float)
>>> 
>>> print(array)
[[1. 3.]
 [5. 7.]]
>>> 
>>> array_sqrt = numpy.sqrt(array)
>>> 
>>> print(array_sqrt)
[[1.         1.73205081]
 [2.23606798 2.64575131]]
>>> 

NumPy sqrt() 무한대 예제

행렬 요소로 무한대를 가질 때 어떤 일이 발생하는지 봅시다.

>>> array = numpy.array([1, numpy.inf])
>>> 
>>> numpy.sqrt(array)
array([ 1., inf])
>>> 

복소수

>>> array = numpy.array([1 + 2j, -3 + 4j], dtype=numpy.complex)
>>> 
>>> numpy.sqrt(array)
array([1.27201965+0.78615138j, 1.        +2.j        ])
>>> 

음수

>>> array = numpy.array([4, -4])
>>> 
>>> numpy.sqrt(array)
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
array([ 2., nan])
>>> 

음수가 있는 행렬의 제곱근은 RuntimeWarning을 발생시키고 요소의 제곱근은 nan으로 반환됩니다. 참조: NumPy 문서