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Python2720

파이썬 numpy.cov 함수 활용하기 Numpy cov 함수 소개:Numpy의 `cov` 함수는 주어진 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산은 두 변수 간의 관계를 나타내는 통계량으로, 두 변수가 함께 변화하는 정도를 측정합니다.기본 사용법:`cov` 함수를 사용하여 데이터의 공분산을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 데이터 생성 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # cov 함수를 사용하여 공분산 계산 cov_matrix = np.cov(data) print("공분산 행렬:\n", cov_matrix)위의 예시 코드에서는 `cov` 함수를 사용하여 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 이를 위해 `np.array` 함수를 사용하여 데이터를 생성하.. 2024. 8. 20.
파이썬 numpy.quantile 함수 활용하기 Numpy quantile 함수 소개: Numpy의 `quantile` 함수는 배열에서 주어진 분위에 해당하는 값을 계산합니다. 이 함수는 데이터의 분포를 파악하고 요약하는 데 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법: `quantile` 함수를 사용하여 배열에서 분위 값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # quantile 함수를 사용하여 배열의 분위 값을 계산 q50 = np.quantile(arr, q=0.5) # 50번째 백분위 값 계산 q75 = np.quantile(arr, q=0.75) # 75번째 백분위 값 계산 print("50번째 백분위 값:", q50) print("75번째 백분위 값:.. 2024. 8. 19.
파이썬 numpy.partition 함수 활용하기 Numpy partition 함수 소개: Numpy의 `partition` 함수는 배열의 요소를 기준에 따라 정렬하지만 전체 배열을 정렬하지는 않습니다. 대신, 배열에서 작은 값을 가진 요소부터 K번째 위치까지의 요소를 반환합니다. 기본 사용법: `partition` 함수를 사용하여 배열의 요소를 정렬하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다차원 배열 생성 arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]) # partition 함수를 사용하여 배열의 요소를 정렬 result = np.partition(arr, kth=5) # 작은 값부터 5번째 위치까지의 요소를 반환 print("정렬된 배열:", result) 위의 예시 코드에서는 `part.. 2024. 8. 18.
파이썬 numpy.poly1d 함수 활용하기 Numpy poly1d 함수 소개: Numpy의 `poly1d` 함수는 주어진 계수로 다항식을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다항식을 쉽게 생성하고 조작할 수 있습니다. 기본 사용법: `poly1d` 함수를 사용하여 다항식을 생성하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, 2, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) print("다항식:", polynomial) 위의 예시 코드에서는 `poly1d` 함수를 사용하여 주어진 계수로 다항식을 생성합니다. `np.poly1d` 함수에 계수를 전달하여 다항식을 생성하고, 이를 변수에 할당합니다. .. 2024. 8. 17.
파이썬 numpy.polyder 함수 활용하기 Numpy polyder 함수 소개: Numpy의 `polyder` 함수는 다항식의 미분을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다항식을 미분할 수 있습니다. 기본 사용법: `polyder` 함수를 사용하여 다항식을 미분하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, 2, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) # polyder 함수를 사용하여 다항식 미분 derivative = np.polyder(polynomial) print("다항식의 미분:", derivative) 위의 예시 코드에서는 `polyder` 함수를 사용하여 주어진 다항식의 미분을.. 2024. 8. 16.
파이썬 numpy.nanmedian 함수 활용하기 Numpy nanmedian 함수 소개: Numpy의 `nanmedian` 함수는 배열의 중앙값을 계산하는 함수 중 하나입니다. 이 함수는 NaN(결측값)을 무시하고 중앙값을 계산합니다. 기본 사용법: `nanmedian` 함수를 사용하여 배열의 중앙값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열 생성 (NaN 포함) arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # nanmedian 함수를 사용하여 배열의 중앙값 계산 median = np.nanmedian(arr) print("배열의 중앙값:", median) 위의 예시 코드에서는 `nanmedian` 함수를 사용하여 NaN(결측값)을 무시하고 배열의 중앙값을 계산합니다. 결과: `nanmedian.. 2024. 8. 15.
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