Python NumPy (8. NumPy 최대 최소 값 찾기)

president_heights.csv

0.00MB

import numpy as np
big_array = np.random.random(1000000)
# 배열의 최대값 최소값 찾기 
np.min(big_array) , np.max(big_array)

M = np.random.random((4,4))
print(M)

#2차원 배열의 모든값을 더 해줌
M.sum()

#각 열의 최소값을 찾을 때 
M.min(axis=0)

 

CSV로 미국 역대 대통령의 키들을 가지고 누가 몇 번째인지 평균 신장은 무엇인지 하는 것을 해보겟다. 

import pandas as pd 
data = pd.read_csv('C:\/president_heights.csv')
heights = np.array(data['height(cm)'])
print(heights)

CSV 파일에 있는 대통령들에 키를 배열로 가져 와 보았다.

 

print('평균 신장  :   ' , heights.mean())
print('표준편차  ', heights.std())
print('제일 작은사람' , heights.min())
print('제일 큰 사람', heights.max())

여태까지 배운 Numpy 함수들을 가지고 간단하게 위에 데이터를 가지고 올 수 있다 .

 

print("25 번쨰로 큰 사람 " , np.percentile(heights,25))
print("중간 값 :" , np.median(heights))
print('33번째 로 큰사람' , np.percentile(heights,33))

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn; seaborn.set #스타일 설정

그렇다면 이제 matplotlib 라이브러리를 통해서 데이터를 간단하게 시각화 해보겟다.

plt.hist(heights)
plt.title('Height Distribution of US Presidents ')
plt.xlabel('Heights (cm)')
plt.ylabel('number')

이런 식으로 출력이 가능하다 . 

 

오늘은 간단하게 평균값 최소 최대값 구하는것과 간단하게 시각화 하는것을 해 보았다.