안녕하세요. 지난 포스팅의 넘파이 알고 쓰자 - 브로드캐스팅에서는 넘파이 객체의 핵심 개념인 브로드캐스팅에 대해서 알아보았습니다. 오늘 포스팅에서는 넘파이 알고 쓰자 - 넘파이 객체 선언의 마지막에 간단하게 설명하고 넘어갔던 랜덤 모듈에 대해서 더 자세하게 설명하도록 하겠습니다. 넘파이의 랜덤 모듈에서는 크게 4가지의 기능으로 나눌 수 있습니다. 각각 랜덤 데이터 추출(Simple Random Data), 순서 바꾸기(Permutation), 확률 분포 생성(Distribution Generator), 랜덤 생성자(Random Generator)입니다. 1. 랜덤 데이터 추출(Simple Random Data) 넘파이에서는 특정 확률 분포를 따르는 넘파이 객체를 생성하는 함수를 보유하고 있습니다. 넘파이..
안녕하세요. 지난 포스팅의 넘파이 알고 쓰자 - 넘파이 인덱싱과 슬라이싱에서는 기존의 파이썬에서 제공하는 인덱싱, 슬라이싱과 크게 다르지 않다는 것을 보았습니다. 오늘은 넘파이의 가장 핵심 개념 중 하나인 브로드캐스팅에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 브로드캐스팅(Broadcasting)은 "흩뿌리다"라는 의미를 가지고 있습니다. 넘파이에서 대체 뭘 흩뿌린다는 걸까요? 이것은 넘파이에서 지원하는 가장 강력한 기능 중에 하나로 서로 다른 모양의 넘파이 배열이 특정 조건을 만족하면 연산이 가능하게 만들어줍니다. 그런데 넘파이 알고 쓰자[2].넘파이 기본 연산에서는 넘파이 배열의 모양이 달랐지만 계산이 불가능했습니다. 이것은 방금 말한 두 배열이 특정 조건을 만족하지 않았기 때문에 오류가 발생한 것입니다. a ..
안녕하세요. 지난 포스팅의 넘파이 알고 쓰자 - 넘파이 연산에서는 넘파이 라이브러리가 제공하는 연산과 여러가지 범용함수에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 파이썬을 공부하셨다면 다들 아실 인덱싱과 슬라이싱에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 코드는 제 깃허브를 참고해주세요. 1. 파이썬에서의 인덱싱과 슬라이싱 파이썬에서는 반복가능한(iterable) 객체에 대해서 인덱싱과 슬라이싱을 지원하고 있습니다. 대표적인 반복가능한 객체로는 리스트(list)와 튜플(tuple)이 있습니다. 잠시 인덱싱, 슬라이싱을 복습하고 넘파이 객체에 적용하도록 하겠습니다. 1.1 인덱싱(Indexing) # 파이썬 리스트 indexing l = [1, 2, 3, 4, 5] print("l[0] : ", l[0]) # 1 print("..
안녕하세요. 지난 포스팅의 넘파이 알고 쓰자 - 넘파이 객체 선언에서는 간단한 환경설정과 넘파이 벡터, 행렬을 선언하는 여러가지 방법에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 몇 가지 넘파이 연산을 알아보도록 하겠습니다. 지난 포스팅에서 봤던 함수를 적용할 예정이니 안보신 분들은 이전 포스팅을 보고 오시는 것을 추천드립니다. 코드는 제 깃허브를 참조해주시길 바랍니다. 1. 넘파이 기본 연산 파이썬에는 사칙연산을 기본적으로 제공하고 거기에 제곱, 몫, 나머지 계산까지 총 7개의 연산을 지원하고 있습니다. 넘파이도 유사한 연산을 오버라이딩(overriding)하여 제공하고 있습니다. 1). 사칙연산(+, -, *, /) 벡터와 행렬의 사칙연산을 정의해봅시다. 가장 간단한 방법은 대응되는 인덱스에 해당하는 원소끼리의 ..
안녕하세요. 지난 포스팅에서는 기초통계학[34].베이즈 추론과 빈도론자 추론의 비교를 통해서 간단한 차이점을 복습해보았습니다. 오늘 포스팅에서는 베이즈 추론에서 신용 구간(credential interval)과 함께 언급되는 빈도론자 추론의 신뢰 구간(confidential interval)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 소개(Introduction) 이전에 배웠던 최대 우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation;MLE)을 떠올리겠습니다. MLE는 데이터가 주어졌을 때 확률 분포의 파라미터를 추정하는 방법이였습니다. 이때, 평균, 분산과 같은 한 개의 실수값에 대한 추정법이기 때문에 MLE는 점 추정(point estimation)에 속합니다. 하지만, 점 추정은 그 추정값..
안녕하세요. 오늘은 "넘파일 알고 쓰자" 카테고리의 본격적인 시작을 알리는 포스팅입니다. 오늘은 넘파이 라이브러리를 사용하기 위한 환경설정 및 간단한 사용법을 설명해드리도록 하겠습니다. 코드는 제 깃허브를 참고하시면 됩니다.(정말 기본적인 코드입니다.) 1. 환경 설정 저는 아나콘다 설치를 추천드립니다. 아나콘다 설치는 OS별(윈도우, 우분투)로 정리해두었으니 확인하시면 될 거 같습니다. 위에서 설명드린 환경 설정을 마친 후 새로운 주피터 노트북을 생성하겠습니다. 일단 아나콘다를 설치하면 넘파이 라이브러리는 자동으로 설치가 됩니다. 따라서, 편하게 사용하실 수 있겠죠? 넘파이 라이브러리를 사용하기 위해서는 주피터 노트북에서 아래의 코드를 입력했을 때 어떠한 오류도 없어야합니다. import numpy a..
안녕하세요. 이 카테고리에서는 데이터 분석에서 제일 많이 쓰지만 활용을 제대로 하지 못하는 넘파이린이분들을 위해서 작성하는 것입니다.(저도 포함됩니다 ㅠㅠ) 넘파이(Numpy)는 Numerical Python의 준말로 한국어로 하면 수치 계산 파이썬을 의미합니다. 이름에서도 느끼셨다싶이 파이썬에서 수치적인 계산에 특화된 외부 라이브러리입니다. 넘파이 내에서는 수많은 수치 연산 기법들이 구현되어 있습니다. 이러한 기법들을 기존의 파이썬의 자료형으로 구현하면 계산 성능이 잘 나오지 않습니다. 따라서 넘파이는 C언어를 파이썬에 적용하여 계산의 성능을 끌어올렸습니다. 그래서 넘파이에서는 ndarray라는 다차원 행렬 자료구조로 계산을 수행합니다. 넘파이에는 행렬 연산, 수치 연산, 기초 통계, 이산 푸리에 변환..
안녕하세요. 지난 포스팅의 기초통계학[33].귀무가설의 유의성 검정 6을 마지막으로 NHST를 끝냈습니다. 오늘은 지금까지 알아보았던 베이즈 추론과 빈도주의 추론에 대해서 간단하게 정리하는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 1. 베이즈 추론 빈도주의 추론 이전에 저희는 베이즈 추론을 오랫동안 공부하였습니다.하지만, 공부한 지 조금 오래되었기 때문에 살짝 복습하고 넘어가도록 하겠습니다. 베이즈 추론을 위한 그 핵심 이론이 베이즈 이론, 또는 베이즈 공식이라고 언급하였습니다. 베이즈 공식은 조건부 확률을 다른 방식으로 구할 수 있다는 것을 보여주는 공식입니다. 아래의 식을 참조해주세요. $$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$ 이 식을 기반으로 어떤 데이터 $D$가 주어졌을 때, 그 데..
