Numpy 배열의 통계적 정보 나타내기

Numpy는 배열의 원소에 대하여 최솟값, 최댓값, 평균, 분산 등의 통계적인 정보를 간단하게 계산하는 함수들을 제공하고 있습니다.

 

이번 시간에는 Numpy에서 제공하는 함수들을 이용하여 배열 원소들의 여러 통계적 정보들을 출력해 봅시다.

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배열의 통계적 정보를 나타내주는 함수들

• np.min(x) : 배열 x의 최솟값을 나타냅니다.
• np.max(x) : 배열 x의 최댓값을 나타냅니다.
• np.mean(x) : 배열 x의 평균값을 구합니다.
• np.median(x) : 배열 x의 중앙값을 구합니다.
• np.var(x) : 배열 x의 분산을 구합니다.
• np.std(x) : 배열 x의 표준편차를 구합니다.

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import numpy as np


def main():
    print(matrix_nom_var())
    print(matrix_uni_std())

def matrix_nom_var():
    
    # [[5,2,3,0], [3,4,5,1], [3,2,7,9]] 값을 갖는 A 메트릭스를 선언합니다.
    A = np.array([[5, 2, 3, 0], [3, 4, 5, 1], [3, 2, 7, 9]])

    # 주어진 A 메트릭스의 원소의 합이 1이 되도록 표준화 (Normalization) 합니다.
    A = A / A.sum()
    
    # 표준화 된 A 매트릭스의 분산을 구하여 리턴합니다.
    return np.var(A)
    
def matrix_uni_std():

	# 모든 값이 1인 4 by 4 A 메트릭스를 생성합니다.
    A = np.ones((4, 4))
    
    # 표준화 된 A 메트릭스의 분산을 구하여 리턴합니다.
    return np.var(A)
    
main()

0.0030417814508723606
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