import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1,10,0.1) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x,y1,label="sin") plt.plot(x,y2,linestyle="--",label="cos") plt.legend() plt.show() 위의 코드를 실행하면 이러한 그래프가 나온다. x = np.arange(1,10,0.1) 이 코드는 그래프의 시작점, 그래프의 범위, 점을 찍는 구간을 설정해주는 부분이다. y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) 이 코드는 x를 기준으로 사인과 코사인을 구하는 것이다. 이후 show() 함수를 이용해서 그래프를 출력한다.

- 선언방식 import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 이와 같이 numpy를 np로 가져와서 이차원배열을 선언할 수 있다. Numpy는 일, 이차원배열 뿐만 아니라 다차원배열도 사용할 수 있다. - 배열의 연산 import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[10, 20], [30, 40]]) print(A+B) print(A*B) [[11 22] [33 44]] [[ 10 40] [ 90 160]] 위처럼 배열간의 연산도 가능하다. 주의할 점은 배열간의 원소의 개수가 같아야 한다는 점이다. A와B는 둘다(2,2)의 형상을 가지고 있기 때문에 각각 대응하는 원소들간의 연산이 가능하다. 여기..