[파이썬][Numpy] 배열의 통계 및 수학 연산 예제

24 Aug 2023

numpy

Numpy를 사용하여 배열에서 통계 및 수학 연산을 수행하는 예제를 제공하겠습니다. Numpy는 다양한 통계 함수와 수학 함수를 제공하여 배열에서 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.

통계 연산 예제:

import numpy as np

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

# 평균 계산
mean_value = np.mean(arr)
print("평균:", mean_value)

# 중앙값 계산
median_value = np.median(arr)
print("중앙값:", median_value)

# 최소값 및 최대값 계산
min_value = np.min(arr)
max_value = np.max(arr)
print("최소값:", min_value)
print("최대값:", max_value)

# 표준편차 및 분산 계산
std_deviation = np.std(arr)
variance = np.var(arr)
print("표준편차:", std_deviation)
print("분산:", variance)

수학 연산 예제:

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

# 제곱 계산
squared_arr = np.square(arr)
print("제곱 결과:", squared_arr)

# 제곱근 계산
sqrt_arr = np.sqrt(arr)
print("제곱근 결과:", sqrt_arr)

# 지수 연산
exp_arr = np.exp(arr)
print("지수 연산 결과:", exp_arr)

# 로그 연산
log_arr = np.log(arr)
print("로그 연산 결과:", log_arr)

위의 코드에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

통계 연산 예제: 배열의 평균, 중앙값, 최소값, 최대값, 표준편차 및 분산을 계산하는 방법을 보여줍니다.
수학 연산 예제: 배열의 제곱, 제곱근, 지수 연산, 로그 연산을 수행하는 방법을 보여줍니다.

실행 결과는 다음과 같을 것입니다:

평균: 3.0
중앙값: 3.0
최소값: 1
최대값: 5
표준편차: 1.4142135623730951
분산: 2.5

제곱 결과: [ 1  4  9 16 25]
제곱근 결과: [1.         1.41421356 1.73205081 2.         2.23606798]
지수 연산 결과: [ 2.71828183  7.3890561  20.08553692 54.59815003 148.4131591 ]
로그 연산 결과: [0.         0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791]

Numpy의 다양한 통계 함수와 수학 함수를 사용하면 배열에서 원하는 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다.