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안녕하세요! 오늘은 NumPy의 vectorize 기능에 대해 상세히 알아보려 합니다. NumPy는 파이썬에서 과학 계산을 위한 필수 패키지로, 엄청난 성능을 자랑하는데요, 그 중에서 vectorize는 반복문을 사용하지 않고도 빠르게 벡터화된 연산을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 데이터 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 예상치 못한 활용 방법과 흥미로운 예제를 통해 numPy vectorize의 기능을 깊이 있게 탐구해 보겠습니다!
1. NumPy Vectorize란 무엇인가?
NumPy의 vectorize 함수는 일반 파이썬 함수를 배열 (array)에 적용할 수 있도록 래핑(wrapping)하여, 자동으로 배열 연산이 가능하도록 변환해주는 메서드입니다. 이 함수를 사용하면, 반복문 없이도 배열의 모든 요소에 함수를 동시에 적용할 수 있는 이점을 제공합니다. 예를 들어, 수식이 복잡한 함수가 있을 때 이러한 형식이 특히 유용합니다.
예제: 간단한 제곱 함수
다음은 NumPy vectorize의 간단한 예제입니다. 배열의 각 요소를 제곱하는 함수를 vectorize하여 사용해 보겠습니다.
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