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파이썬에서 기하평균(geometric mean)을 구하는 방법은 2가지가 있다. 방법 1: Scipy 라이브러리를 이용한 기하평균(geometric mean) 구하기 from scipy.stats import gmean #기하평균(geometric mean) 구하기 gmean([value1, value2, value3, ...]) 방법 2: Numpy 라이브러리를 이용하여 기하평균(geometric mean) 구하기 import numpy as np #함수 생성 def g_mean(x): a = np.log(x) return np.exp(a.mean()) #기하평균(geometric mean) 구하기 g_mean)[value1, value2, value3, ...]) 두 방법은 동일한 값을 반환한다. 실..

회귀분석(regression analysis)에서 최소자승법(meothod of least squares)은 이용하여 데이터에 가장 적합한 직선을 찾아내는 데 사용한다. 넘파이(Numpy)에 linalg.lstsq() 함수를 사용하여 최소자승법(meothod of least squares)을 실행할 수 있다. 아래 순차적 예시에서 최소자승법(meothod of least squares)을 실행 해본다. 단계 1: 독립변수(independent variables)와 종속변수(dependent variables)를 입력한다. 첫째로, 넘파이(Numpy) 배열로 데이터를 생성한다. import numpy as np #x,y 변수 배열 변수 생성 x = np.array([6, 7, 7, 8, 12, 14, 15..

시퀀스(sequence)를 생성하는 NumPy에 linspace와 arange가 가장 널리 사용되는 함수다. 두 함수 사이에 조금 다른 점이 있다. linspace: 간격의 크기를 결정할 수 있다. arange: 간격 안에서 생성되는 수의 개수를 결정할 수 있다. 아래 예제를 통해서 함수들이 어떻게 작동하는지 알 수 있다. 예시 1: np.linspace 사용하기 np.linspace()의 함수는 아래 기본 신텍스(syntax)로 구성된다. np.linspace(start, stop, num,...) start: 시작하는 수 stop: 마지막 수 num: 생성하는 수 아래 코드에 np.inspace()를 이용해서 0~20까지 11개 변수를 생성하는 코드를 입력했다. import numpy as np # ..

파이썬에서 np.mean(), np.average()로 배열(array)에 평균을 구할 수 있다. 두 함수에서는 작은 차이가 있다. np.mean(): 산술평균을 계산한다. np.average(): 가중치가 옵션으로 추가 입력할 수 있어 가중평균을 구할 수 있다. 예시 1: np.mean(), np.average() 가중치 옵션 없이 사용하기 아래의 배열이 있다. # 배열 생성 data = [1, 4, 5, 7, 8, 8, 10] np.mean()과 np.average()를 사용하여 평균을 구해본다. import numpy as np # 평균 구하기 np.mean(data) 6.142857142857143 # 평균 구하기 2 np.average(data) 6.142857142857143 두 함수가 같은 ..

NumPy는 Numberical python의 약어다. 파이썬 프로그래밍 언어에 만들어진 과학적 컴퓨팅 업무를 할 때 사용하는 라이브러리(library)다. 가장 쉬운 작동 방법은 import numpy as np import numpy 코드는 파이썬에서 Numpy 라이브러리를 불러오는 명령을 수행한다. as np 코드는 파이썬에서 Numpy에 np라는 명칭을 부여한다. 그럼으로써, Numpy 함수를 np.function_name으로 사용 할 수 있다. (그렇지 않을 경우 numpy.funciton_name) Numpy를 improt하고 나면 Numpy에 내장된 함수를 자유롭게 사용가능하다. Numpy 기본 어레이(array) 작성 Numpy에서 가장 흔히 쓰게될 데이터 타입은 array다. np.arr..