[Numpy] 배열의 최소, 최대, 원소 합, 원소 평균, 표준 편차, 누적 합, 중간 값 연산

최소값

min 함수를 사용해 배열의 원소 중 최소 값을 찾을 수 있다.

혹은 aixs 옵션을 사용해 행 또는 열 중에 최소 행 또는 최소 열을 찾을 수 있다.

arr = np.array([[1,2,3],
                [0,1,4]])

#최소값
print(np.min(arr))	# 0
print(arr.min())	# 0

# axis => 0: 행 1: 열
print(arr.min(axis = 0)) # [0 1 3]

print(arr.min(axis = 1)) # [1 0]

 

최대값

max 함수를 사용해 배열의 원소 중 최대 값을 찾을 수 있다.

혹은 aixs 옵션을 사용해 행 또는 열중에 최소 행 또는 최소 열을 찾을 수 있다.

arr = np.array([[1,2,3],
                [0,1,4]])
                
                
#최대값
print(np.max(arr))	# 4
print(arr.max())	# 4

# axis => 0: 행 1: 열
print(arr.max(axis = 0)) # [1 2 4]
print(arr.max(axis = 1)) # [3 4]

 

원소 합

sum 함수를 사용해 배열의 원소의 모든 합을 찾을 수 있다.

혹은 aixs 옵션을 사용해 행 또는 열중에 행의 합 또는 열의 합을 찾을 수 있다.

#원소 합
print(np.sum(arr))		# 11
print(arr.sum(axis = 0))	# [1 3 7]
print(arr.sum(axis = 1))	# [6 5]

 

원소 평균

mean 함수를 사용해 배열의 평균을 찾을 수 있다.

혹은 aixs 옵션을 사용해 행 또는 열중에 행의 평균 또는 열의 평균을 찾을 수 있다.

#원소 평균
print(np.mean(arr))		# 1.8333333333333333
print(arr.mean(axis = 0))	# [0.5 1.5 3.5]
print(arr.mean(axis = 1))	# [2.         1.66666667]

 

표준편차

std 함수를 사용해 배열의 표준편차를 찾을 수 있다.

혹은 aixs 옵션을 사용해 행 또는 열중에 행의 표준편차 또는 열의 표준편차를 찾을 수 있다.

#표준 편차
print(np.std(arr))		# 1.343709624716425
print(arr.std(axis = 0))	# [0.5 0.5 0.5]
print(arr.std(axis = 1))	# [0.81649658 1.69967317]

 

누적 합

누적 합은 원소를 차례대로 더 했을 때 결과이다.

예를 들어 [1,2,3] 원소를 가지는 배열이 있다고 했을 때,

누적 합은 [1,3,6] 이다.

cumsum 함수를 사용해 배열의 누적 합을 구할 수 있다.

혹은 aixs 옵션을 사용해 행 또는 열중에 행의 누적 합 또는 열의 누적 합을 찾을 수 있다. 

#누적 합
print(np.cumsum(arr))	# [ 1  3  6  6  7 11]
print(arr.cumsum())	# [ 1  3  6  6  7 11] 
print(arr.cumsum(axis = 0))
'''''''

[[1 2 3]
 [1 3 7]]
 
'''''''

print(arr.cumsum(axis = 1))
'''''''

[[1 3 6]
 [0 1 5]]
 
 '''''''

 

중간 값

중간 값은 배열의 원소 중에 중간 값을 의미한다.

만약 원소의 개수가 짝수면 두 개의 중간값의 사이 값을 반환한다.

예를 들어 [1,2,3,4] 의 중간 값은 2와 3의 중간 값인 2.5다.

 

#중간값
print(np.median(arr))		# 1.5
print(np.median(arr,axis = 0))	# [0.5 1.5 3.5]
print(np.median(arr,axis = 1))	# [2. 1.]