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3장 기술 통계(3.4) 3.4 기술 통계 1. 기술 통계 - 넘파이는 다음과 같은 데이터 집합에 대해 간단한 통계를 계산하는 함수를 제공 - 이러한 값들은 통틀어 기술 통계(descirpitive statistics)라고 한다. - 데이터의 개수 - 평균 - 분산 - 표준 편차 - 최댓값 - 최솟값 - 중앙값 - 사분위수 x = np.array([18, 5, 10, 23, 19, -8, 10, 0, 0, 5, 2, 15, 8, 2, 5, 4, 15, -1, 4, -7, -24, 7, 9, -6, 23, -13]) # 데이터의 개수 len(x) # 갯수 # 결과 26 # 표본 평균 np.mean(x) # 결과 4.8076923076923075 # 표본 분산 np.var(x) # 결과 115.23224852071006 np.var..
3장 배열의 연산(3.3) 3.3 배열의 연산 1. 백터화 연산 - 앞서 넘파이가 백터화 연산을 지원한다고 이야기 함. - 백터화 연산을 쓰면 명시적으로 반복문을 사용하지 않아도 배열의 모든 원소에 대해 반복연산이 가능 - 백터화 연산의 또다른 장점은 선형 대수 공식과 동일한 아주 간단한 파이썬 코드를 작성할 수 있음. - 예를 들어 선형 대해수에서 두 벡터의 합은 다음과 같이 구함. - (그림 참고) - 만약 백터화 연산을 사용하지 않으면 반복문을 사용하여 다음과 같이 만들어야 한다. - 이 코드에서 %%time은 셀 코드 실행시간 측정하는 아이파이썬 매직 명령이다. x = np.arange(1, 10001) y = np.arange(10001, 20001) %%time z = np.zeros_like(x) for i in ra..
2022-01-25 운동일지 운동 종목 운동 시간 식단 O 운동 운동 부위 무게 / 세트 횟수 비고 식단 아침 점심 저녁 비고 메뉴 카페라떼, 쿠키 닭칼국수 과자 식사 시간 14:00 17:30