컴퓨터 영상 처리/Numpy2

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  2.Numpy 연산(Matrix Operations) 1. 행렬 연산 1-1. 덧셈, 뺄셈 행렬의 덧셈과 뺄셈은 행과 열의 수가 같아야 된다. 즉, n x m 행렬의 덧셈과 뺄셈은 n x m 행렬끼리만 가능하다. 덧셈과 뺄셈은 같은 위치의 값을 더하거나 빼서 다시 n x m 행렬을 반환한다. 1-2. 곱셈 두 행렬의 곱셈은 앞의 행렬의 열과 뒤의 행렬의 행이 같아야 한다. 즉 n x m 행렬은 m x n 행렬끼리만 가능하다. (n은 서로 다를 수 있다.) 앞의 행렬 A와 뒤의 행렬 B의 곱은 A의 각 열과 B의 각 행에서 같은 위치의 요소끼리 곱한 뒤 모두 더해서 결과가 되는 행렬의 열(A)과 행(B)의 위치가 된다. 2. 브로드캐스팅(Broadcasting) 브로드캐스팅(Broadcasting)은 Numpy에서 제공하는 기능으로, 다른 모양(shape)을.. 컴퓨터 영상 처리/Numpy 2024. 2. 28.

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  1. Numpy 배열(Array) 1. Numpy 수치 해석을 위해 사용되고 Numeric + Python의 앞글자를 따서 Numpy라고 이름이 지어졌으며, 파이썬으로 통계 및 수치 해석을 가능하게 해주는 파이썬 패키지이다. 파이썬의 대표적인 자료형인 리스트는 수학 연산을 하기 매우 불편하고 느리다. 반면 Numpy의 자료구조인 배열(array)은 수학 연산이 매우 편리하며, 속도도 빠르고 메모리 사용량도 적다. 이러한 이유로 Numpy는 파이썬으로 데이터 분석이나 복잡한 수학 연산이 필요한 경우 필수적으로 사용된다. Numpy는 외부 패키지이므로 사용 시 반드시 import 과정이 필요하며, 대부분 as(alias)를 사용하여 np로 사용한다. 예시) import numpy as np 1-2. Numpy 장점 POWERFUL N-DIM.. 컴퓨터 영상 처리/Numpy 2024. 2. 28.