[python] NumPy에서 다차원 배열의 원소들의 통계적 요약 정보를 계산하는 방법은 무엇인가요?

01 Dec 2023

python

평균(mean) 계산: ```python import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) mean = np.mean(arr) print(mean)

출력: 5.0

2. 중앙값(median) 계산:
```python
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
median = np.median(arr)
print(median)

출력: 5.0

최솟값(minimum) 계산: ```python import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) min_val = np.min(arr) print(min_val)

출력: 1

4. 최댓값(maximum) 계산:
```python
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_val = np.max(arr)
print(max_val)

출력: 9

표준편차(standard deviation) 계산: ```python import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) std_dev = np.std(arr) print(std_dev)

출력: 2.581988897471611

6. 분산(variance) 계산:
```python
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
variance = np.var(arr)
print(variance)

출력: 6.666666666666667

NumPy를 사용하면 다차원 배열에서 이러한 통계적 요약 정보들을 손쉽게 계산할 수 있습니다. 자세한 내용은 NumPy 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.