Numpy의 축(axis) 연산

import numpy as np
X = np.array([[13, 22, 49, 42, 80],
             [91, 63, 58, 20, 34],
             [60, 40, 16, 37, 66],
             [ 2, 44, 16, 87, 84]])

 

numpy의 sum, mean, std, max, min, median 등의 함수는 알아서 배열 전체에 대해 계산을 해준다.

 

# 합
X.sum()
>>> 91

# 평균
X.mean()
>>> 46.2

# 표준편차
X.std()
>>> 26.173650872585583

# 최대값
X.max()
>>> 91

# 최소값
X.min()
>>> 2​

# 중앙값
np.median(X)
>>> 43.0

 

 

전체가 아닌 행 별로, 혹은 열 별로 계산하는 법

 

axis 파라미터를 사용하면 축끼리 계산할 수 있는데

2차원 행렬인 경우,

axis=0 일 때 같은 열 끼리 계산하고

axis=1 일 때 같은 행 끼리 계산한다.

X.mean(axis=1)  # 행별 평균
>>> array([41.2, 53.2, 43.8, 46.6])

X.mean(axis=0)  # 열별 평균
>>> array([41.5 , 42.25, 34.75, 46.5 , 66.  ])

X.max(axis=1)  # 행별 최대값
>>> array([80, 91, 66, 87])

X.max(axis=0)  # 열별 최대값
>>> array([91, 63, 58, 87, 84])​

 

 

 

3차원 이상의 축에 대한 개념은 아래 포스트에 잘 설명되어있다.

 

https://pybasall.tistory.com/129