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
내용 유형 Singgle leading underscore double leading underscore 특별메서드(double leading and trailing underscore) single underscore underscores 유형 단일 및 이중 밑줄은 Python 변수 및 메서드 이름에서 의미가 있습니다. 그 의미 중 일부는 단지 관례에 따른 것이며 프로그래머에게 힌트를 주기 위한 것이며 일부는 Python 인터프리터에 의해 시행됩니다. 다음과 같은 종류가 있습니다. single leading underscore: _var 변수 또는 메서드가 내부 사용을 위한 것임을 나타내는 규칙 단일 선행밑줄의 객체를 와일드카드(*)로 호출할 경우를 제외하고 실행상 차이는 없음 single trailing underscore: var_ 후행 밑줄(접미사)은 규칙에 따라 Python 키워드와의 이름 충돌을 피하기 위해 사용됩니다. double leading underscore: __var 작동영역을 한정시킴 double leading and trailing underscore: __var__ python 클래스에 공통적으로 사용되는 내장 메소드를 나타내기 위한 명명 규칙 single underscore:__ 임시 또는 중요하지 않은 변수를 나타낼 경우 사용되는 명명규칙 Single leading underscore 변수 및 메서드 이름과 관련하여 단일 밑줄 접두사는 관례상 의미를 갖는 것으로 프로그램의 동작에는 영향을 미치지 않습니다. 단지 단일 밑줄로 시작하는 변수 또는 메서드가 내부 사용을 위한 것임을 다른 프로그래머에게 알리는 힌트로 사용됩니다. Python은 Java와 같이 "개인" 변수와 "공용" 변수를 크게 구분하지 않기 때문에 실행상 어떤 변화를 나타내지 않습니다. class test: