NumPy "Mathematical functions"의 "numpy.ceil()" 함수

2024-04-02

NumPy의 수학 함수 "numpy.ceil()"

사용 예시:

import numpy as np

# 1차원 배열
arr1 = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림
ceil_arr1 = np.ceil(arr1)

print(ceil_arr1)
# [ 2.  3.  4.  4.]

# 2차원 배열
arr2 = np.array([[1.5, 2.3], [3.8, 4.1]])

# 각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림
ceil_arr2 = np.ceil(arr2)

print(ceil_arr2)
# [[ 2.  3.]
#  [ 4.  4.]]

반환값:

  • 입력 배열과 같은 크기의 배열
  • 각 요소는 가장 가까운 정수 상한으로 반올림된 값

주의 사항:

  • 복소수 배열의 경우, 실수 부분만 반올림됩니다.
  • NaN 값은 그대로 유지됩니다.

NumPy "Mathematical functions" 관련 추가 정보:

  • NumPy는 다양한 수학 함수를 제공합니다.

예시:

  • np.sin(): 삼각함수 sin
  • np.cos(): 삼각함수 cos
  • np.tan(): 삼각함수 tan
  • np.exp(): 지수 함수
  • np.log(): 로그 함수
  • np.sqrt(): 제곱근 함수

더 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해주세요.



NumPy "numpy.ceil()" 함수 예제 코드

import numpy as np

# 1. 1차원 배열

# 1.1 배열 생성
arr1 = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 1.2 각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림
ceil_arr1 = np.ceil(arr1)

# 1.3 결과 출력
print("1차원 배열:")
print(arr1)
print("각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림:")
print(ceil_arr1)

# 2. 2차원 배열

# 2.1 배열 생성
arr2 = np.array([[1.5, 2.3], [3.8, 4.1]])

# 2.2 각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림
ceil_arr2 = np.ceil(arr2)

# 2.3 결과 출력
print("\n2차원 배열:")
print(arr2)
print("각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림:")
print(ceil_arr2)

# 3. 특정 요소만 반올림

# 3.1 배열 생성
arr3 = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 3.2 특정 요소만 반올림 (인덱싱 사용)
ceil_arr3 = arr3.copy()
ceil_arr3[2] = np.ceil(arr3[2])

# 3.3 결과 출력
print("\n특정 요소만 반올림:")
print(arr3)
print("특정 요소만 반올림 후:")
print(ceil_arr3)

# 4. 반올림 결과를 변수에 저장

# 4.1 배열 생성
arr4 = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 4.2 반올림 결과를 변수에 저장
result = np.ceil(arr4)

# 4.3 결과 출력
print("\n반올림 결과를 변수에 저장:")
print(arr4)
print("반올림 결과:")
print(result)
1차원 배열:
[1.2 2.7 3.1 4. ]
각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림:
[ 2.  3.  4.  4.]

2차원 배열:
[[1.5 2.3]
 [3.8 4.1]]
각 요소를 가장 가까운 정수 상한으로 반올림:
[[ 2.  3.]
 [ 4.  4.]]

특정 요소만 반올림:
[1.2 2.7 3.1 4. ]
특정 요소만 반올림 후:
[1.2 2.7 4.  4. ]

반올림 결과를 변수에 저장:
[1.2 2.7 3.1 4. ]
반올림 결과:
[ 2.  3.  4.  4.]


NumPy "numpy.ceil()" 함수의 대체 방법

np.around() 함수는 지정된 소수점 자릿수까지 반올림합니다. decimals 인수를 사용하여 반올림 정확도를 설정할 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([1.234, 2.789, 3.141])

# 소수점 첫째 자리까지 반올림
ceil_arr1 = np.around(arr, decimals=1)

# 결과 출력
print(ceil_arr1)
# [ 1.2  2.8  3.1]

직접적인 비교 및 할당:

간단한 경우, 직접적인 비교와 할당을 사용하여 numpy.ceil() 함수를 대체할 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 각 요소를 비교하여 정수 상한으로 할당
ceil_arr2 = np.array([x if x % 1 == 0 else x + 1 for x in arr])

# 결과 출력
print(ceil_arr2)
# [ 2.  3.  4.  4.]

"np.fix()" 함수 사용:

np.fix() 함수는 소수점 부분을 버리고 정수 부분만 반환합니다.

import numpy as np

arr = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 소수점 부분을 버림
ceil_arr3 = np.fix(arr)

# 결과 출력
print(ceil_arr3)
# [ 1.  2.  3.  4.]

"np.floor()" 함수 사용:

np.floor() 함수는 각 요소를 가장 가까운 정수 하한으로 반올림합니다. np.ceil() 함수와 반대로 작동합니다.

import numpy as np

arr = np.array([1.2, 2.7, 3.1, 4.0])

# 각 요소를 가장 가까운 정수 하한으로 반올림
floor_arr = np.floor(arr)

# 결과 출력
print(floor_arr)
# [ 1.  2.  3.  4.]

사용 방법 선택:

사용 방법은 상황에 따라 선택해야 합니다.

  • np.around(): 특정 소수점 자릿수까지 반올림할 때 유용합니다.
  • 직접적인 비교 및 할당: 간단한 경우 코드 간결성을 위해 사용할 수 있습니다.
  • np.fix(): 소수점 부분을 버리고 정수 부분만 필요할 때 유용합니다.
  • np.floor(): np.ceil() 함수와 반대로 작동하며, 특정 상황에서 필요할 수 있습니다.



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인자:a: 입력 배열axis: 축 지정 (기본값: None, 전체 배열에 대해 계산)dtype: 출력 배열의 데이터 유형 (기본값: None, 입력 배열의 데이터 유형과 동일)out: 출력 배열을 저장할 공간 (선택 사항)


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매개변수:ufunc: 유니버설 함수 객체in1: 첫 번째 입력 객체out: 출력 객체를 저장할 포인터func: 사용자 정의 함수 포인터. 두 개의 객체를 입력으로 받아 하나의 객체를 출력해야 합니다.userdata: 사용자 정의 함수에 전달될 임의의 데이터


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