NumPy는 파이썬에서 데이터 분석과 과학적인 계산을 위한 핵심 라이브러리 중 하나입니다. 다차원 배열을 효율적으로 처리하고 통계량을 계산하기 위해 NumPy를 사용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 NumPy를 사용하여 다차원 배열의 통계량을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

평균 계산하기

다차원 배열의 평균을 계산하기 위해서는 numpy.mean() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다.

import numpy as np

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

# 평균 계산
mean = np.mean(arr)

print("평균:", mean)

출력 결과는 다음과 같을 것입니다.

평균: 5.0

최댓값과 최솟값 계산하기

다차원 배열에서 최댓값과 최솟값을 계산하기 위해서는 numpy.max()와 numpy.min() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다.

import numpy as np

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

# 최댓값 계산
max_value = np.max(arr)

# 최솟값 계산
min_value = np.min(arr)

print("최댓값:", max_value)
print("최솟값:", min_value)

출력 결과는 다음과 같을 것입니다.

최댓값: 9
최솟값: 1

표준편차와 분산 계산하기

다차원 배열의 표준편차와 분산은 numpy.std()와 numpy.var() 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다.

import numpy as np

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

# 표준편차 계산
std = np.std(arr)

# 분산 계산
var = np.var(arr)

print("표준편차:", std)
print("분산:", var)

출력 결과는 다음과 같을 것입니다.

표준편차: 2.581988897471611
분산: 6.666666666666667

요약

NumPy는 다차원 배열의 통계량을 계산하는데 유용한 함수들을 제공합니다. 이 포스트에서는 평균, 최댓값, 최솟값, 표준편차, 그리고 분산을 계산하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 통계량은 데이터 분석과 과학적인 계산에 있어서 중요한 지표들이므로, NumPy를 사용하여 쉽게 계산할 수 있다는 것을 기억해주세요.

참고 자료

• NumPy 공식 문서