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파이썬 SciPy 통계적 유의성 검정(Statistical Significance Test) 통계적 유의성 검정(Statistical Significance Test)란 무엇인가? 통계학에서 통계적 유의성은 생성된 결과가 무작위로 또는 우연히 생성되지 않은 이유가 있다는 것을 의미한다. SciPy는 통계적 유의성 테스트를 수행하는 기능이 있는 scipy.stats라는 모듈을 제공한다. 다음은 이러한 테스트를 수행할 때 중요한 몇 가지 기술 및 키워드이다: 통계에서 가설 가설은 모집단의 모수에 대한 가정이다. Null 가설 관측치가 통계적으로 유의하지 않다고 가정한다. 대안 가설 관측치가 어떤 이유로 인한 것이라고 가정한다. null 가설 대신이다. 예제: 학생의 평가를 위해 다음과 같이 실시한다: "학생이 평균보다 나쁘다" - null 가설로 다음과 같다: "학생이 평균보다 낫다" - 대체 가설.. 2024. 2. 7.
파이선 SciPy Interpolation(보간법) Interpolation이란 무엇인가? 보간은 주어진 점 사이에 점을 생성하는 방법이다. 예를 들어, 점 1과 2의 경우, 우리는 점 1.33과 1.66을 보간하여 찾을 수 있다. 보간은 많은 용도를 가지고 있으며, 기계 학습에서는 데이터 세트의 누락된 데이터를 종종 처리하며, 보간은 종종 이러한 값을 대체하는 데 사용된다. 이와 같이 값을 채우는 방법을 귀납법이라고 한다. 귀인과는 별개로 데이터 세트의 이산 점을 매끄럽게 해야 하는 곳에서 보간이 자주 사용된다. 파이썬 SciPy에서 어떻게 구현하는지? SciPy는 우리에게 scipy.interpolate라는 모듈을 제공한다. interpolate는 보간을 처리하기 위한 많은 기능을 가지고 있다. 파이썬 SciPy 1D 보간(1D interpolatio.. 2024. 2. 6.
파이썬 SciPy Matlab 배열 파이썬 SciPy Matlab 배열 우리는 NumPy가 Python의 읽기 쉬운 형식으로 데이터를 유지하는 방법을 제공한다는 것을 알고 있다. 그러나 SciPy는 Matlab과의 상호 운용성도 제공한다. SciPy는 Matlab 배열에서 작업할 수 있는 기능이 있는 모듈 scipy.io 을 제공한다. 파이선 SciPy Matlab 형식에서 데이터 추출 - savemat() savemat() 함수를 통해 데이터를 Matlab 형식으로 내보낼 수 있다. 메소드는 다음 매개 변수를 사용한다: filename - 데이터를 저장하기 위한 파일 이름이다. mdict - 데이터를 포함하는 사전. do_compression - 결과를 압축할지 여부를 지정하는 부울 값이다. 기본값은 False이다. 다음 배열을 변수 이.. 2024. 2. 5.
파이썬 SciPy Sparse Data - 희소 데이터 Sparse Data란 무엇인가? 희소 데이터는 대부분 사용되지 않는 요소(정보를 전달하지 않는 요소)를 포함하는 데이터이다. 다음과 같은 배열일 수 있다: [1, 0, 2, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 희소 데이터(sparse data): 항목 값의 대부분이 0인 데이터 집합이다. 조밀 배열(dense array): 희소 배열의 반대이다. 대부분의 값이 0이 아니다. 과학적 컴퓨팅에서 선형대수학에서 편미분을 다룰 때 우리는 희소한 데이터를 만나게 될 것이다. 희소 데이터를 어떻게 처리할 것인가? SciPy에는 희소 데이터를 처리하는 기능을 제공하는 scipy.sparse 모듈이 있다. 우리가 사용하는 희소 행렬은 주로 두 가지 유형있다: CSC - 압축 희소 컬럼. 효율적인 산술, .. 2024. 2. 2.