데이터 요약

NumPy 소개

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

집계 메서드

.sum()
.min()
.max()
.mean()
.cumsum()

데이터 소개

security_breaches

array([[0, 5, 1],
       [0, 2, 0],
       [1, 1, 2],
       [2, 2, 1],
       [0, 0, 0]])

행은 연도, 열은 고객으로 레이블이 지정된 security_breaches 배열 그래픽

데이터 합산

행은 연도, 열은 고객으로 레이블이 지정된 security_breaches 배열 그래픽

security_breaches.sum()

행 집계

각 열이 강조 표시되고 열 하단에 합계 기호가 있어 배열이 각 열을 따라 합산됨을 나타내는 그래픽

security_breaches.sum(axis=0)

array([ 3, 10,  4])

열 집계

각 행이 강조 표시되고 각 행 오른쪽에 합계 기호가 있어 배열이 각 행을 가로질러 합산됨을 나타내는 그래픽

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

axis 인수 이해하기

배열이 각 행의 모든 요소의 합을 포함하는 단일 열로 축소되는 방식을 보여주는 그래픽

최솟값과 최댓값

행은 연도, 열은 고객으로 레이블이 지정된 security_breaches 배열 그래픽

security_breaches.min()

security_breaches.max()

security_breaches.min(axis=1)

array([0, 0, 1, 1, 0])

평균 구하기

행은 연도, 열은 고객으로 레이블이 지정된 security_breaches 배열 그래픽

security_breaches.mean()

1.1333333333333333

security_breaches.mean(axis=1)

array([2., 0.6667, 1.3333, 1.6667, 0.])

keepdims 인수

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

security_breaches.sum(axis=1, keepdims=True)

array([[6],
       [2],
       [4],
       [5],
       [0]])

누적 합계

행은 연도, 열은 고객으로 레이블이 지정된 security_breaches 배열 그래픽

security_breaches.cumsum(axis=0)

array([[ 0,  5,  1],
       [ 0,  7,  1],
       [ 1,  8,  3],
       [ 3, 10,  4],
       [ 3, 10,  4]])

요약 값 시각화

cum_sums_by_client = security_breaches.cumsum(axis=0)
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client[:, 0], label="Client 1")
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client.mean(axis=1), label="Average")
plt.legend()
plt.show()

연습해 봅시다!

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