[Numpy] 4. 통계량 구하기

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안녕하세요~ 꽁냥이에요. 

 

이번 포스팅에서는 꽁냥이가 자주 쓰는 통계량을 구해주는 Numpy 함수들을 소개하려고 합니다. 아래 테이블에 함수를 소개했고 테이블에서 data는 1차원 배열로 이루어진 데이터를 의미합니다. 실제 사용법은 코드를 참고해주세요.

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1. 대표값

평균	np.mean(data)
중앙값	np.median(data)
최빈값	np.bincount(data).argmax()
제 1 사분위수	np.quantile(data, 0.25)
제 2 사분위수	np.quantile(data, 0.5)
제 3 사분위수	np.quantile(data, 0.75)

2. 최대, 최소

최대값	np.max(data)
최소값	np.min(data)

3. 산포 통계량

표본 표준편차(자유도)(*)	np.std(data, ddof=True)
표본 표준편차(데이터 개수)(**)	np.std(data, ddof=False)
표본 분산(자유도)	np.var(data, ddof=True)
표본 분산(데이터 개수)	np.var(data, ddof=False)
IQR(Interquartile Range : 사분위 범위)	np.subtract(*np.quantile(data, [0.75, 0.25]))
범위	np.max(data)-np.min(data)

(*) : 데이터 $x_i, i=1,2,\ldots, n$이 있을 때 표본 표준편차 계산시 분모를 자유도로 설정(표본 분산도 이와 동일)

$$s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}$$

(**) : 데이터 $x_i, i=1,2,\ldots, n$이 있을 때 표본 표준편차 계산시 분모를 데이터 개수로 설정(표본 분산도 이와 동일)

$$s = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}$$ 

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4. 파이썬 코드

import numpy as np
from scipy.stats import mode
data = np.array([1,1,1,2,3,4,4,11,22,25,33,36])

# 대표값
print('평균 : ', np.mean(data))
print('중앙값 : ', np.median(data))
print('최빈값 : ', np.bincount(data).argmax())
print('제 1 사분위수 : ', np.quantile(data, 0.25))
print('제 2 사분위수 : ', np.quantile(data, 0.5)) 
print('제 3 사분위수 : ', np.quantile(data, 0.75)) 
print('')
# 최대 최소
print('최대값 : ', np.max(data))
print('최소값 : ', np.min(data))
print('')
# 산포를 나타내는 통계량 ddof=True 분모 자유도, ddof=False 분모 데이터 개수
print('표본 표준편차(자유도) : ', np.std(data, ddof=True)) 
print('표본 표준편차(데이터 개수) : ', np.std(data, ddof=False)) 
print('표본 분산(자유도) : ', np.var(data, ddof=True)) 
print('표본 분산(데이터 개수) : ', np.var(data, ddof=False))
print('IQR : ', np.subtract(*np.quantile(data, [0.75, 0.25]))) ## 또는 np.quantile(data, 0.75)-np.quantile(data, 0.25)
print('범위 : ', np.max(data)-np.min(data))

 

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여기서 소개하는 함수들은 실제로 많이 사용하므로 알아두시면 유용하게 써먹으실 거예요. 

 

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