파이썬에서 넘파이(NumPy)를 사용해 배열에 값을 저장한 경우 함수를 사용해 배열에 저장된 값의 합계, 평균 등 계산을 할 수 있습니다.
사용 방법과 결과를 확인해보겠습니다.
● numpy.sum() : 합계
● numpy.mean() : 평균
● numpy.min() : 최소값
● numpy.max() : 최대값
numpy.sum() 합계
np.sum()을 사용하면 배열에 저장된 값의 합계를 반환합니다.
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
print(np.sum(a))
# 66
np.sum()에 axis 값을 설정할 수 있습니다.
・axis 0 – 열 단위로 합계를 반환
・axis 1 – 행 단위로 합계를 반환
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
print(np.sum(a, axis=0))
# [12 15 18 21]
print(np.sum(a, axis=1))
# [ 6 22 38]
넘파이 sum() 함수도 있지만 ndarray 함수 sum()을 사용해서도 합계를 구할 수 있습니다.
axis도 동일하게 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(a.sum())
# 66
print(a.sum(axis=0))
# [12 15 18 21]
print(a.sum(axis=1))
# [ 6 22 38]
numpy.mean() 평균
평균값을 계산할 때에는 np.mean()을 사용합니다.
axis를 사용해 행 단위 또는 열 단위로 평균을 구할 수 있습니다.
・axis 0 – 열 단위로 평균을 반환
・axis 1 – 행 단위로 평균을 반환
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(np.mean(a))
# 5.5
print(np.mean(a, axis=0))
# [ 4. 5. 6. 7.]
print(np.mean(a, axis=1))
# [ 1.5 5.5 9.5]
평균값도 ndarray에서 직접 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(a.mean())
# 5.5
print(a.mean(axis=0))
# [ 4. 5. 6. 7.]
print(a.mean(axis=1))
# [ 1.5 5.5 9.5]
numpy.min() 최소값
최소값은 np.min()을 사용해 추출할 수 있습니다.
axis를 사용해 행 단위 또는 열 단위로 최소값을 구할 수 있습니다.
・axis 0 – 열 단위로 최소값을 반환
・axis 1 – 행 단위로 최소값을 반환
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(np.min(a))
# 0
print(np.min(a, axis=0))
# [0 1 2 3]
print(np.min(a, axis=1))
# [0 4 8]
최소값도 ndarray에서 직접 사용할 수 있습니다.
numpy.max() 최대값
최소값은 np.max()을 사용해 추출할 수 있습니다.
axis를 사용해 행 단위 또는 열 단위로 최대값을 구할 수 있습니다.
・axis 0 – 열 단위로 최대값을 반환
・axis 1 – 행 단위로 최대값을 반환
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a.shape)
# (3, 4)
print(np.max(a))
# 11
print(np.max(a, axis=0))
# [ 8 9 10 11]
print(np.max(a, axis=1))
# [ 3 7 11]
최대값도 ndarray에서 직접 사용할 수 있습니다.
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