概要
一次元配列について、様々な統計関係の計算をするメソッド群。
同じ機能のメソッドがnumpy、ndarrayのメソッドとして準備されている。例えば一次元配列vについて最小値を求めるメソッドは、numpy.min(v)とv.min()のいずれも同じ結果を返す。
最小値・最大値
一次元配列の要素のうち最小値／最大値を返す。
numpy.min(v)
numpy.max(v)
v.min()
v.max()
結果は同じなので、numpyのメソッドについて実行例を示す。
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1 2 3 4 5 6 |
v = np.array([1, 2, 3, 4]) print(np.min(v)) print(np.max(v)) # 1 # 4 |
総和・総積
一次元配列の全要素の和・積を返す。
numpy.sum(v)
numpy.prod(v)
v.sum()
v.prod()
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1 2 3 4 5 6 |
v = np.array([1, 2, 3, 4]) print(np.sum(v)) print(np.prod(v)) # 10 # 24 |
平均・分散・標準偏差
一次元配列の要素の平均、分散、標準偏差を返す。分散は標本分散なので、不偏分散が必要な場合はvar()*n/(n-1)とする（ただしn=len(v)）。
numpy.mean(v)
numpy.var(v)
numpy.std(v)
v.mean()
v.var()
v.std()
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1 2 3 4 5 6 7 8 |
v = np.array([1, 2, 3, 4]) print(np.mean(v)) print(np.var(v)) print(np.std(v)) # 2.5 # 1.25 # 1.118033988749895 |
累積和・累積積
一次元配列の要素について先頭から累積して積・和を計算し、それらを要素とする配列を返す。
numpy.cumsum(v)
numpy.cumprod(v)
v.cumsum()
v.cumprod()
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1 2 3 4 5 6 |
v = np.array([1, 2, 3, 4]) print(np.cumsum(v)) print(np.cumprod(v)) # [ 1 3 6 10] # [ 1 2 6 24] |