Numpy에서 자주 쓰이는 통계함수 몇개를 알아보겠습니다.
import numpy as np
arr4 = np.random.randint(0,20,16).reshape(4,4)
print(arr4)
'''
[[18 3 17 19]
[19 19 14 7]
[ 0 1 9 0]
[10 3 11 18]]
'''
np.sum( a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<>, initial=<>, where=<> )
.
.
print(np.sum(arr4))
print(np.sum(arr4, axis=0)) #0이 행들의 합. (각 행마다 있는 데이터를 연산)
print(np.sum(arr4, axis=1)) #1이 열들의 합. (각 열마다 있는 데이터를 연산)
'''
168
[57 59 10 42]
[47 26 51 44]
'''
.
.
np.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
.
.
print(np.cumsum(arr4, axis=0)) #0이 행들의 합. (각 행마다 있는 데이터를 차례대로 연산)
print(np.cumsum(arr4, axis=1)) #1이 열들의 합. (각 열마다 있는 데이터를 차례대로 연산)
'''
[[18 3 17 19] ↓
[37 22 31 26] ↓
[37 23 40 26] ↓
[47 26 51 44]] ↓
→ → → →
[[18 21 38 57]
[19 38 52 59]
[ 0 1 10 10]
[10 13 24 42]]
'''
.
.
np.argmax(a, axis=None, out=None)
.
.
print(np.argmax(arr4, axis=0)) #0이 행들을 검사. 각 행들을 검사하여 최대인덱스를 반환
print(np.argmax(arr4, axis=1)) #1이 열들을 검사. 각 열들을 검사하여 최대인덱스를 반환
'''
[1 1 0 0]
[3 0 2 3]
'''
.
.