NumPy는 파이썬의 과학 계산용 라이브러리로, 다차원 배열을 효율적으로 처리하고 통계량을 계산하는데 도움을 줍니다. 다음은 NumPy를 사용하여 다차원 배열의 통계량을 시각화하는 간단한 예제입니다:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 2차원 배열 생성
data = np.random.randn(100, 2)

# 배열의 평균 계산
mean = np.mean(data, axis=0)

# 배열의 표준편차 계산
std = np.std(data, axis=0)

# 평균과 표준편차 시각화
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], label='Data')
plt.scatter(mean[0], mean[1], color='red', label='Mean')
plt.errorbar(mean[0], mean[1], xerr=std[0], yerr=std[1], color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

이 예제에서는 먼저 np.random.randn() 함수를 사용하여 100개의 무작위로 생성된 2차원 데이터를 생성합니다. 그다음, np.mean() 함수를 사용하여 배열의 평균을 계산하고, np.std() 함수를 사용하여 배열의 표준편차를 계산합니다. 마지막으로, plt.scatter() 함수를 사용하여 데이터를 산점도로 시각화하고, plt.errorbar() 함수를 사용하여 평균과 표준편차를 에러 바로 표시합니다. 그리고 plt.xlabel()과 plt.ylabel() 함수로 축의 라벨을 설정하고, plt.legend() 함수로 범례를 추가합니다. 최종적으로 plt.show() 함수로 그래프를 출력합니다.

위의 예제는 2차원 배열의 통계량을 시각화한 것이지만, NumPy를 사용하면 다양한 차원의 배열에 대해서도 통계량을 계산하고 시각화할 수 있습니다. NumPy의 다양한 함수와 Matplotlib의 다양한 시각화 기능을 활용하여 원하는 통계량을 시각화할 수 있습니다.

참고 문서:

• NumPy 공식 문서: https://numpy.org/doc/
• Matplotlib 공식 문서: https://matplotlib.org/stable/