[Scipy] 3. 관측된 (x, y, z) 데이터로부터 xy 평면에 격자형 좌표에 대한 z값을 보간법(Interpolation)으로 추정하기 (feat. griddata)
이번 포스팅에서는 주어진 $(x, y, z)$로부터 격자형 구조를 갖는 $(x', y')$에 대한 $z'$값을 보간법(Interpolation)으로 추정하는 방법에 대해서 알아본다. griddata를 이용한 보간법 추정 포스팅 제목이 뭔가 거창한데 아래 그림을 보면 쉽게 이해될 수 있다. 먼저 주어진 $(x, y, z)$에 대해서 $z$를 제외한 $(x, y)$가 아래 왼쪽 그림이다. 이때 오른쪽 그림에서 격자형 구조를 갖는 $(x', y')$은 빨간 점이다. 이때 빨간 점에 대응하는 $z'$값을 주어진 데이터 $(x, y, z)$를 보간법을 이용하여 추정하겠다는 것이다. 이때 주어진 $(x, y)$로 이루어진 Convex Hull(오른쪽 그림에서 초록 경계) 내에서 보간법 추정이 이루어진다. Conve..
2023. 1. 15.
[SciPy] 1. 확률 분포와 확률 변수 (feat. scipy.stat)
Scipy에서는 여러가지 확률 분포에 대한 확률 밀도 함수 값, 누적 분포 값 및 확률 변수를 생성할 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 이번 포스팅에서는 실제로 통계에서 자주 활용되는 여러 분포(정규 분포, 카이 제곱 분포, 이항 분포 등)에 대해서 확률 밀도 함수 값(pdf, pmf), 누적 분포(cdf), 분위수(ppq) 그리고 확률 변수(난수) 생성 방법(rvs)을 알아보려고 한다. - 목차 - 1. 연속형 확률 변수 2. 이산형 확률 변수 1. 연속형 확률 변수 여기서는 정규분포, 유니폼(균등)분포, t 분포, 카이 제곱 분포, F 분포를 다룬다. 1) 확률 분포 정의 먼저 필요한 모듈을 불러오고 확률 분포를 먼저 정의한다. from scipy.stats import norm, uniform, t..
2022. 8. 28.
