- sum 합
- min 최소값
- max 최대값
- mean 평균
- median 중간값
- quantile arr의 제 1사분위수(0.25), 중앙값(0.5), 제 3사분위수(0,75) 값을 반환
- std 표준편차, 분산의 제곱근
- var 분산, variance, 데이타가 펴져 있는 정도를 수치화 한 것
- corrcoef 상관관계
import numpy as np
arr = np.arange(1, 13).reshape(3,4)
arr
'''
array([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])
'''
np.sum(arr) # 78
# 행 방향으로 총합
arr.sum(axis=1) # array([10, 26, 42])
np.sum(arr, axis=1) # array([10, 26, 42])
# 열 방향으로 총합
arr.sum(axis=0) # array([15, 18, 21, 24])
arr.mean() # 6.5
# 열 방향으로 평균
arr.mean(axis=1) # array([ 2.5, 6.5, 10.5])
arr.max() # 12
# 행 방향으로 최대값
arr.max(axis=0) # array([ 9, 10, 11, 12])
arr.min() # 1
arr.var() # 11.916666666666666
np.sqrt(arr.var()) # 분산값을 인자로 넣어 표준편차 구하기, 3.452052529534663
arr.std() # std() 함수로 표준편차 구하기
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