Python의 numpy.square()

Python numpy.square() 함수는 요소 값이 소스 배열 요소의 제곱인 새 배열을 반환합니다. 소스 배열은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

파이썬 numpy.square() 예제

행렬 요소의 제곱을 빠르게 구하는 유틸리티 함수입니다. 정수, 부동 소수점 및 복합 유형 배열 요소가 있는 numpy square() 함수의 예를 살펴보겠습니다.

1. numpy square() int 배열

import numpy as np

# ints
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(f'Source Array:\n{array_2d}')

array_2d_square = np.square(array_2d)

print(f'Squared Array:\n{array_2d_square}')

산출:

Source Array:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Squared Array:
[[ 1  4  9]
 [16 25 36]]

2. numpy square() 부동 소수점 배열

import numpy as np

array_2d_float = np.array([1.2, 2.3, 5])

print(f'Source Array:\n{array_2d_float}')

array_2d_float_square = np.square(array_2d_float)

print(f'Squared Array:\n{array_2d_float_square}')

산출:

Source Array:
[1.2 2.3 5. ]
Squared Array:
[ 1.44  5.29 25.  ]

부동 소수점 배열의 정수가 부동 소수점 숫자로 변환되었음을 알 수 있습니다.

3. numpy square() 복소수 배열

arr = np.array([1 + 2j, 2 + 3j, 4])

print(f'Source Array:\n{arr}')

arr_square = np.square(arr)

print(f'Squared Array:\n{arr_square}')

산출:

Source Array:
[1.+2.j 2.+3.j 4.+0.j]
Squared Array:
[-3. +4.j -5.+12.j 16. +0.j]

여기서 정수 요소는 API 문서로 변환됩니다.