(데이터분석) numpy 기본 통계

1. 최댓값, 최솟값

max 메소드와 min 메소드를 사용하면 numpy array의 최댓값과 최솟값을 구할 수 있습니다.

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.max()) #최댓값
print(array1.min()) # 최솟값

31
5

2. 평균값

mean 메소드를 사용하면 numpy array의 평균값을 구할 수 있습니다.

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.mean()) #평균값

15.25

위 예시에서 총 합(14+6+13+21+23+31+9+5)을 총 개수(8)로 나누면 15.25 입니다.

 

3. 중앙값

median 메소드를 사용하면 중간값을 구할 수 있습니다. 이때, median은 numpy array의 메소드가 아니라 numpy의 메소드입니다.

import numpy as np

array1 = np.array([8, 12, 9, 15, 16])
array2 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(np.median(array1)) #중앙값
print(np.median(array2)) #중앙값

12.0
13.5

array1을 정렬하면 중앙값이 12입니다.

array2에는 짝수개의 요소가 있기 때문에 중앙값이 13과 14 두 개 입니다. 둘의 평균값을 내면 13.5 입니다.

 

4. 표준편차, 분산

표준편차와 분산은 값들이 평균에서 얼마나 떨어져 있는지 나타내는 지표입니다. 

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.std()) #표준편차
print(array1.var()) #분산

8.496322733983215
72.1875