A B C d E F G H I K L M N O P Q R S T U V W Z A statsmodels.ap.stats.anova_lm(x) statsmodels.formula.api.ols 에 의해 생성되는 모형 즉, 클래스 인스턴스(x)를 인수로 받아 anova를 실행합니다. np.argsort(x, axis=-1, kind=None) 객체 x를 정렬할 경우 각 값에 대응하는 인덱스를 반환합니다. Axis는 기준 축을 지정하기 위한 매개변수로서 정렬의 방향을 조정할 수 있음(-1은 기본값으로 마지막 축) pandas.Series.autocorr(lag=1) lag에 전달한 지연수에 따른 값들 사이의 자기상관을 계산 B scipy.stats.bernoulli(x, p) 베르누이분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 p: 단일 시행에서의 확률 scipy.stats.binom(x, n, p) 이항분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 n: 총 시행횟수 p: 단일 시행에서의 확률 C scipy.stats.chi2.pdf(x, df, loc=0, scale=1) 카이제곱분포의 확률밀도함수를 계산 $$f(x, k) =\frac{1}{2^{\frac{k}{2}−1}Γ(\frac{k}{2})}x^{k−1}\exp\left(−\frac{x^2}{2}\right)$$ x: 확률변수 df: 자유도 pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, …) 두 개이상의 객체를 결합한 새로운 객체를 반환. objs: Series, DataFrame 객체. Axis=0은 행단위 즉, 열 방향으로 결합, Axis=1은 열단위 즉, 행 방향으
1. 산포도(scatter plot) plt.scatter(x, y) >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> data=np.random.rand(1024, 2) >>> data[:3, :] >>> plt.scatter(data[:,0], data[:,1]) >>> plt.show() 2. 막대그래프(bar chart) plt.bar(x, hight, width, align='center') 매개변수중 width에 인수를 전달하여 막대의 두께를 조절할 수 있다. 또한 align의 인수는 'center'와 'edge' 이다. 기본값은 'center'이다. 이 값은 x축의 레이블이 막대의 중간에 위치(center) 또는 왼쪽 가장자리에 위치(edge)시킨다. 코드에서 np.random.randint 는 특정한 범위내에서 지정한 갯수의 랜덤수를 생성 np.unique(배열, retrun_counts=False, axis=None) : 객체 내의 중복되지 않은 수들을 반환한다. return_counts=True이면 각 수에 대한 빈도수를 반환한다. axis를 통해 행(1), 열(0)을 선택한다. >>> x=np.random.randint(1, 6, size=100) >>> uni,count=np.unique(x, return_counts=True) >>> uni array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> count array([25, 17, 23, 16, 19], dtype=int64) >>> plt.bar(uni, count) >>> plt.show() 위의 막대그래프의 막대의
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