파이썬 numpy.std 함수 활용하기

파이썬 numpy.std 함수: 데이터 표준 편차 계산하기

파이썬의 NumPy 라이브러리는 널리 사용되는 수학 및 과학 계산을 위한 도구입니다. numpy.std 함수는 데이터 배열의 표준 편차(standard deviation)를 계산하는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 numpy.std 함수의 사용법과 예제를 소개합니다.

numpy.std 함수 소개

numpy.std 함수는 주어진 배열의 표준 편차를 계산합니다. 이는 데이터 분포의 산포(variability) 정도를 측정하는 데 유용합니다.

함수 시그니처

numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)

매개변수:

• a: 표준 편차를 계산할 입력 배열입니다.
• axis: 연산을 수행할 축입니다. 기본값은 None으로, 전체 배열의 표준 편차를 계산합니다.
• dtype: 계산에 사용할 데이터 형식입니다.
• out: 결과를 저장할 대체 출력 배열입니다.
• ddof: 자유도 조정 인자입니다. 기본값은 0으로, 표본 표준 편차를 계산할 때는 보통 1을 사용합니다.
• keepdims: 결과가 입력과 동일한 차원을 유지하도록 할지 여부입니다.

반환 값:

• 주어진 입력 배열의 표준 편차를 나타내는 값입니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 numpy.std 함수를 사용하여 간단한 데이터 배열의 표준 편차를 계산하는 기본 예제입니다.

import numpy as np

# 데이터 배열
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 표준 편차 계산
std_dev = np.std(data)

print(f"The standard deviation of the data array is: {std_dev:.2f}")
# 출력:
# The standard deviation of the data array is: 2.58

축(axis)을 지정하여 계산하기

다차원 배열에서 특정 축을 따라 표준 편차를 계산할 수도 있습니다.

import numpy as np

# 2차원 데이터 배열
data_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 각 열의 표준 편차 계산
std_dev_axis_0 = np.std(data_2d, axis=0)
# 각 행의 표준 편차 계산
std_dev_axis_1 = np.std(data_2d, axis=1)

print(f"Standard deviation along columns: {std_dev_axis_0}")
print(f"Standard deviation along rows: {std_dev_axis_1}")
# 출력:
# Standard deviation along columns: [2.45 2.45 2.45]
# Standard deviation along rows: [0.82 0.82 0.82]

결론

numpy.std 함수는 데이터 배열의 분산을 측정하는 데 필수적인 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 분석 시 중요한 통계적 통찰을 얻을 수 있습니다.

• 데이터의 분포가 얼마나 다양한지 파악하여 통계적 결론을 도출하세요!
• 지금 바로 numpy.std 함수를 이용해 데이터 배열의 표준 편차를 계산해 보세요!