[python] SciPy를 사용하여 히스토그램 정규화하기

23 Nov 2023

히스토그램 정규화는 데이터의 분포를 조정하여 특정 범위로 스케일링하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 비교나 분석을 용이하게 할 수 있습니다.

Python의 SciPy 라이브러리는 다양한 과학적 계산을 지원하는 도구입니다. 이 라이브러리를 사용하여 히스토그램을 정규화할 수 있습니다.

1. SciPy 설치하기

SciPy를 사용하려면 먼저 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 SciPy를 설치합니다.

pip install scipy

먼저, 히스토그램을 생성해야 합니다. SciPy에서는 numpy.histogram() 함수를 사용하여 히스토그램을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성하여 히스토그램을 생성합니다.

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6])

hist, bins = np.histogram(data, bins=10)

히스토그램을 정규화하려면 scipy.stats.zscore() 함수를 사용합니다. 이 함수는 Z-score 정규화를 수행하여 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 만듭니다. 다음은 코드 예제입니다.

from scipy import stats

normalized_hist = stats.zscore(hist)

히스토그램을 다른 방법으로 정규화하려면 scipy.stats.norm() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 히스토그램의 값을 정규 분포에 기반하여 정규화합니다. 다음은 코드 예제입니다.

normalized_hist = stats.norm(hist)

정규화된 히스토그램을 사용하여 데이터의 분포를 분석하거나 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 정규화된 히스토그램의 값을 출력하거나 시각화할 수 있습니다.

print(normalized_hist)

# 히스토그램 시각화 예제
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(normalized_hist, bins=10)
plt.show()

이제 SciPy를 사용하여 히스토그램을 정규화하는 방법을 알게 되었습니다. 이를 통해 데이터의 분포를 조정하여 분석이나 비교 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.