데이터 한 그릇

numpy를 이용해서 기술통계학의 여러 기초통계 수치들을 구해보자. 총합, 평균, 편차 height = np.array([175,165,180,160]) weight = np.array([75,70,95,72]) 임의의 데이터를 생성하자. (배열로) 1)총합 h_sum = np.sum(height) w_sum = np.sum(weight) 2)평균 h_mean = np.mean(height) w_mean = np.mean(weight) 3)편차 h_deviation = height - h_mean w_deviation = weight = w_mean 분산, 표준편차 1)분산 h_var = np.var(height) w_var = np.var(weight) 2)표준편차 h_std = np.std(heigh..

배열의 열의 이름과 데이터 타입 지정 array는 기본적으로 homogeneous 다. 동종의 데이터 타입만을 저장한다. 그러나 서로 다른 유형의 데이터 타입으로 묶을 수 있는데 그때 사용법이 정해져 있다. import numpy as np x = np.array([('Rex',9,81.0),('Fibo',10,27.0)], dtype=[('name','U10'),('age','i4'),('weight','f4')]) 먼저, 타입이 다른 열들로 배열을 만들 때, 튜플을 사용하여 만든다. dtype을 설정하지 않고 배열을 만들게 되면 인자에 str이 포함되어 있으면 모든 인자를 str로 받아주게 됨. 따라서 array를 만들 때, dtype에 튜플로 각 열의 이름과 데이터 타입을 지정해줘야 함 print(..