파이썬 numpy.var 함수 활용하기

NumPy var 함수: 배열의 분산 계산하기

파이썬의 NumPy 라이브러리는 대규모 데이터 처리에 최적화된 배열 연산 기능을 제공합니다. 그 중 numpy.var 함수는 배열의 분산(variance)을 계산하는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 numpy.var 함수의 활용 방법과 예제를 소개합니다.

numpy.var 함수 소개

numpy.var 함수는 주어진 배열의 분산을 계산합니다. 분산은 데이터의 흩어짐 정도를 나타내며, 특정 축(axis)에 대한 분산을 구할 수도 있습니다.

함수 시그니처

numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=np._NoValue)

매개변수:

• a: 분산을 계산할 배열입니다.
• axis: 계산할 축을 지정합니다. 기본값은 None으로 전체 배열의 분산을 계산합니다.
• dtype: 결과의 데이타 타입을 지정합니다. 기본값은 입력 배열과 동일합니다.
• out: 결과를 저장할 옵션 배열입니다.
• ddof: 자유도 조정. 계산에 사용되는 샘플 수에서 차감할 값입니다.
• keepdims: True로 설정하면, 결과에 입력의 차원을 유지시킵니다.

반환 값:

• 입력 배열의 분산을 갖는 numpy.ndarray 객체를 반환합니다.

사용 예제

기본 예제

기본적인 numpy.var 함수를 활용하여 배열의 분산을 계산하는 예제입니다.

import numpy as np

# 입력 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 분산 계산
variance = np.var(arr)

print(f"The variance of the array is: {variance}")
# 출력:
# The variance of the array is: 2.0

축을 따라 분산 계산하기

다차원 배열에서 특정 축에 대해 분산을 계산할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 전체 배열의 분산
variance_all = np.var(arr)
print(f"Variance of entire array: {variance_all}")

# 각 열의 분산
variance_axis0 = np.var(arr, axis=0)
print(f"Variance along axis 0: {variance_axis0}")

# 각 행의 분산
variance_axis1 = np.var(arr, axis=1)
print(f"Variance along axis 1: {variance_axis1}")
# 출력:
# Variance of entire array: 6.666666666666667
# Variance along axis 0: [6. 6. 6.]
# Variance along axis 1: [0.66666667 0.66666667 0.66666667]

결론

numpy.var 함수는 데이터를 분석하는 데 있어 중요한 통계적 조치를 제공합니다. 이를 통해 데이터의 분산을 쉽게 구할 수 있으며, 데이터의 변동성을 이해하는 데 유용한 정보를 제공합니다.

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• 축을 따라 데이터를 분석함으로써, 다양한 방식의 통계적 특성을 추출할 수 있습니다!