[numpy] 집계함수
집계함수
Numpy에서 제공해주는 집계함수와 이를 사용할때 필요한 axis에 대하여 서술한다.
axis란?
axis는 수학에서 말하는 축을 의미한다.
axis의 개수는dimension의 수와 일치한다. 즉, 1-dimesnionalndarray의 경우 1개의axis가 존재하고 2-dimensionalndarray의 경우 2개의axis가 존재한다.
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만약
axis를 지정하지 않으면ndarray전체가 집계함수의 대상이 된다. -
일반
for문이나python함수와 달리 빠른 속도로 연산을 수행한다. -
1-dimension : axis = 0 : row방향
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2-dimension : axis = 0, 1 : row방향, col 방향
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3-dimension : axis = 0, 1, 2 : depth방향, row방향, col방향
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설명을 위해 밑의 예제를 사용하도록 한다.
import numpy as np arr = np.arange(1,10).reshape(3,3).copy()
1. numpy.sum
ndarray의 합을 계산한다.
print(arr)
#[[1 2 3]
## [4 5 6]
## [7 8 9]]
#----------------------------------------
print(np.sum(arr)) # 45
print(np.sum(arr, axis=0)) # [12 15 18]
print(np.sum(arr, axis=1)) # [ 6 15 24]
2. numpy.cumsum
ndarray의 누적합을 계산한다.
print(arr)
#[[1 2 3]
## [4 5 6]
## [7 8 9]]
#----------------------------------------
print(np.cumsum(arr)) # [ 1 3 6 10 15 21 28 36 45]
print(np.cumsum(arr, axis=0)) # [[ 1 2 3]
# [ 5 7 9]
# [12 15 18]]
print(np.cumsum(arr, axis=1))
## [[ 1 3 6]
## [ 4 9 15]]
## [ 7 15 24]]
3. numpy.mean, numpy.std
ndarray의 평균과 표준편차를 계산한다.
print(arr)
#[[1 2 3]
## [4 5 6]
## [7 8 9]]
print(np.mean(arr)) # 5.0
print(np.std(arr)) # 2.581988897471611
4. numpy.max, numpy.min
ndarray의 최댓값과 최솟값을 계산한다.numpy.max에 대한 예제에 대해서만 언급한다.
print(arr)
#[[1 2 3]
## [4 5 6]
## [7 8 9]]
print(np.max(arr)) # 9
print(np.max(arr, axis=0)) # [7 8 9]
print(np.max(arr, axis=1)) # [3 6 9]
5. numpy.argmax, numpy.argmin
ndarray의 최댓값과 최솟값의 index를 찾아준다.numpy.argmax에 대한 예제에 대해서만 언급한다.
print(arr)
#[[1 2 3]
## [4 5 6]
## [7 8 9]]
print(np.argmax(arr)) # 8
print(np.argmax(arr, axis=0)) # [2 2 2]
print(np.argmax(arr, axis=1)) # [2 2 2]
6. numpy.exp, numpy.log, numpy.log10
ndarray에 대하여exp(arr),ln(arr)(자연로그),log(arr)(상용로그) 값을 계산한다.
7 . numpy.unique
ndarray의 중복 원소를 제거해 유일한 원소들을 제공해준다.axis를 지정할 수는 있지만 제대로 작동하지 못한다.
np.random.seed(3)
arr = np.random.randint(0,10,(2,4))
print(arr)
## [[8 9 3 8]
## [8 0 5 3]]
print(np.unique(arr)) # [0 3 5 8 9]