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통계관련 함수와 메서드 사전

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

객체의 작동범위

내용 전역(global) 전역변수와 지역변수 1급 객체와 변수의 영역 객체의 작동범위 전역(global) 파이썬에서 객체의 이름에 객체를 할당하면 객체의 주소가 할당되어 이름공간에 저장됩니다. 저장된 객체이름이 객체를 참조하는 것으로 이 상태를 연결(binding)되었다고 표현합니다. 기본적으로 바인딩은 모듈단위로 이루어집니다. 파이썬은 다양한 라이브러리(패키지, 모듈)들이 존재합니다. 파이썬 자체가 가지는 내장함수, 속성을 제외하고 모듈의 속성, 함수들은 그 모듈내에서만 작동됩니다. 예를 들어 numpy는 배열을 다루기 위해 특화된 파이썬 패키지입니다. 이 패키지의 array()함수는 배열을 생성하기 위한 함수로서 다음과 같이 그 패키지를 장착한 뒤에 함수가 작동할 영역을 지정해 주어야 합니다. import numpy as np x=np.array([1,2,3]);x array([1, 2, 3]) 다음과 같이 지정하지 않을 경우 동작하지 않습니다. -y=array([1,2,3]); y NameError: name 'array' is not defined 이러한 모듈을 장착할 수 있는 기본 파이썬을 파이썬 코어(core)라고 하며 파이썬 내장함수라고 하면 이 파이썬 코어에 포함된 함수를 의미합니다. 다음 코드와 같이 내장 함수 len()은 특별히 작용영역을 지정하지 않고 사용할 수 있으며 다른 모듈에서 생성된 객체에 대해서도 작동합니다. 즉, 내장함수는 파이썬 코어가 작동하는 모든 범위에서 작동합니다. 위 그림과 같이 파이썬의 각 객체는 모듈 단위로 이루어지며 기본적으로 객체는 모듈 안에서 동작합니다. 이러한 범위를 전역(global)범위라고 합니다. 각 모듈에 포함되어 있는 함수, 메서드, 속성등은 전역범위에서 작동합니다. -len(x) 3 전역변수와 지역변수 객체에 이름을 부여하는 변수의 경우는 어떨까요? 특히 함수나 클래스에서의 특정한 변수는 일정한 범위에서만 작동 가능하도록 설정할 수 있습니