[Python] 데이터 분석 기초 _ numpy 기본 연산 및 통계

numpy 기본 연산

array1 = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
array2 = np.arange(10, 20) # [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

print(array1 + 2) # [ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
print(array1 * 2) # [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
print(array1 + array2) # [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
print(array1 * array2) # [  0  11  24  39  56  75  96 119 144 171]

Numpy Array	Python list
1. 문법적
같은 크기의 넘파이 배열을 더하면,  [1, 2, 3] + [3, 4, 5] = [4, 6, 8]	두 파이썬 리스트 더하면,  [1, 2, 3] + [3, 4, 5] = [1, 2, 3, 3, 4, 5]
덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 가능	덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 오류
[1, 2, 3] * 2 = [2, 4, 6]	[1, 2, 3] * 2 = [1, 2, 3, 1, 2, 3]
2. 기능적
수치 계산이 복잡할 때 행렬 같은 느낌	값을 추가하고 제거하는데 용

numpy 기본 통계

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.max()) # 최댓값, 31
print(array1.min()) # 최솟값, 5
print(array1.mean()) # 평균값, 15.25
print(np.median(array1)) # 중앙값, 13.5
print(array1.std()) # 표준 편차, 8.496322733983215
print(array1.var()) # 분산, 72.1875