データの数値的要約

データ解析の基本的な要約法である数値的要約について書いていきます。

一次元データの要約

import  numpy as np

x=np.array([1,2,3,4.5,5,6.5,7,8,9,10])

average=np.mean(x)  ///平均値　  mean関数///
(Out  5.6)

med=np.median(x)   ///中央値　　median関数///
(Out  5.75)

var.p=np.var(x)  ///標本分散　　var関数///
(Out  8.19)

std=np.std(x)   ///標準偏差　　std関数///
(Out  2.86)

各言葉の意味についてはこちらを参考にしてください。
https://note.com/karaage_love/n/n6f617d38c528

二次元データの要約

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

array=np.loadtxt(fname='example.csv',delimiter=',',encoding="utf-8_sig")
///example.csvには二列のデータが入っています。///

array_x=array[:,0]
array_y=array[:,1]  ///スライス///

plt.scatter(araay_x,array_y,s=10,c='blue',alpha='0.5')  

///散布図の作成    sは大きさのこと cは散布図の色のこと　　alphaは透明度のこと///

np.cov(array_x,array_y,bias=True) 
(Out   [[6.72727273 3.54545455]
        [3.54545455 6.        ]])
 //共分散    結果は2×2の行列　　対角成分はそれぞれx、ｙの分散。残りは共分散です。///
np.corrcoef(array_x,array_y)  
(Out   [[1.         0.55805471]
        [0.55805471 1.        ]]
///相関係数　　やはり対角成分以外が相関係数です。///

二次元データの要約の詳しいことをこちらを参照。
https://note.com/karaage_love/n/n992a7fdf9b1f