Python의 Scipy 라이브러리

파이썬의 SciPy 라이브러리는 과학 및 공학 계산을 위한 다양한 기능과 도구를 제공한다. NumPy와 함께 사용되며, NumPy 배열을 기반으로 고급 수치 계산, 최적화, 통계 분석, 선형 대수, 신호 처리, 이미지 처리 및 기타 과학 및 공학 관련 작업을 수행하는 데 도움이 된다.

 

최적화 문제를 해결하려면 scipy.optimize 모듈을 사용할 수 있다.
통계 분석을 수행하려면 scipy.stats 모듈을 사용할 수 있다.
선형 대수 작업을 수행하려면 scipy.linalg 모듈을 사용할 수 있다.
신호 및 이미지 처리에 관심이 있다면 scipy.signal 및 scipy.ndimage 모듈을 사용할 수 있다.

 

SciPy의 'stats' 모듈은 다양한 통계적 함수, 확률 분포, 통계 검정 및 관련 기능을 제공하는 모듈이다. 다음은 몇 가지 'stats'모듈의 주요 기능이다.

1. 확률 분포 (Probability Distributions):
   - 'norm': 정규 분포(가우시안 분포)와 관련된 함수와 확률 분포 지원.
   - 'binom': 이항 분포 관련 함수와 확률 분포 지원.
   - 'poisson': 포아송 분포 관련 함수와 확률 분포 지원.
   - 등 다양한 확률 분포 지원.

2. 기술 통계량 (Descriptive Statistics):
   - 'describe': 데이터 집합의 주요 통계량 (평균, 표준 편차, 중앙값, 최소값, 최대값 등)을 계산.
   - 'mode': 최빈값을 계산.(빈도가 높은 값을 말한다.)

3. 통계 검정 (Statistical Testing):
   - 'ttest_ind': 두 개 이상의 표본 간의 독립 표본 t-검정.
   - 'chisquare': 카이제곱 검정.
   - 'ttest_1samp': 단일 표본 t-검정.

4. 상관 분석 (Correlation Analysis):
   - 'pearsonr': Pearson 상관 계수를 계산.
   - 'spearmanr': Spearman 순위 상관 계수를 계산.

5. 회귀 분석 (Regression Analysis):
   - 'linregress': 선형 회귀 분석을 수행.

6. 통계적 모델링 (Statistical Modeling)*:
   - 'probplot': 확률 도표(Probability Plot) 생성.

7. 통계적 함수 (Statistical Functions):
   - 'rvs': 주어진 확률 분포로부터 난수 생성.
   - 'pdf': 확률 밀도 함수 계산.
   - 'cdf': 누적 분포 함수 계산.
   - 'stats': 주어진 분포의 통계적 특성 계산.

이러한 함수와 기능을 사용하여 데이터 분석, 가설 검정, 회귀 분석, 확률 분포 분석 등 다양한 통계적 작업을 수행할 수 있다. SciPy의 'stats' 모듈은 데이터 과학 및 통계 분야에서 유용하게 활용되는 강력한 도구 중 하나이다.