numpy라이브러리(3) 연산자 함수

numpy 라이브러리는 평균,중앙값, 합계, 표준편차등을 구할수 있는 함수가 있다.

 

1. sum함수

    데이터의 전체의 합계를 알려준다.   

X
>>>> array([[ 15,  32,  79,  84,  81],
            [ 71,  67,  83,  86,  56],
            [ 28,  63,  44,  75,  72],
            [ 43,  84,  22,   7, 100]])
X.sum()
>>>> 1192

 

2. mean 함수

    데이터의 전체의 평균을 알려준다.

#아까 메모리로 저장된 X활용
X.mean()
>>>> 59.6

 

3. np.median 함수

    데이터의 중앙값을 구하는데 2차원 데이터부터는 기존의 median함수가 행렬에서 중앙값을 

    판별할수 없기에 numpy안에 있는 median함수로 판별한다.

 

X.median()
>>>> ---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Cell In [171], line 1
----> 1 X.median()

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'median'
# 기존의 함수는 행렬의 중앙값을 판별할수 없으므로 에러가 난다.

np.median(X)
>>>> 69.0

 

4. max(),min() 함수

    행렬 데이터내 최대 최소를 구할 수 있다. 또한 어느자리가 가장큰지(가장작은지)를 알려줄 수 있다.

   

#최대치
X.max()
>>> 100

#최소치
X.min()
>>>  7

#최대치 자리
X.argmax()
>>> 19

#최소치 자리
X.argmin()
>>> 18

   

5.행단위 열단위 데이터 연산

   numpy는 행렬데이터일때 행 또는 열별로 데이터를 연산 할수 있다.

   이때 axis로 0이면 행별로,1이면 열별로 연산하게 해준다. 또한

   행별로 열별로 계산했기 때문에 값은 행의 자리수만큼 또는 열의 자리수

   만큼 나타낸다.

#행별로 데이터의 합
X.sum(axis = 1)
>>> array([ 8, 16, 24, 32])

#열별로 데이터의 합
X.sum(axis = 0)
>>> array([280, 216, 246, 229, 173])

#다른 연산 함수도 적용가능
X.mean(axis = 1)
>>> array([57.2, 65.2, 33.6, 72.8])
X.mean(axis = 0)
>>> array([70.  , 54.  , 61.5 , 57.25, 43.25])