대기과학지

작업 4와 이어집니다 저번 작업까지 표준정규분포를 그리면서 bins와 sample수를 바꿔가며 분석해봤죠 이번에는 density, 확률 밀도라고 하는 메소드를 설정해 보겠습니다 보기 쉽게 표준 정규 분포 식을 사용해서 라인도 그려봤습니다 제가 그린 히스토그램과 거의 일치하죠? 이거는 작업 4에서 그렸던 히스토그램입니다 다른 점이 보이시나요? 눈썰미 좋으신 분들은 찾으셨을거 같아요 y축이 달라지지 않았습니까? 적업 4 그래프는 4000, 3500, 3000 이렇게 가다가 density 하나만 켰을 뿐인데 0.40, 0.35 이렇게 바뀝니다 왜 그럴까요? 이건 density의 정의를 보면 알 수 있습니다 density는 밀도라는 뜻으로 확률에서 확률 밀도라고 부릅니다 확률 밀도는 그 구간의 도수 / 전체 도..

작업 3과 연결됩니다 저도 공부하며 배워가는 입장에서 하려니까 포스팅 주기가 너무 들쭉날쭉하네요 ㅠㅠ 흔히 표준 정규 분포와 항상 함께 나오는 짝궁 같은 친구가 있습니다 초등학교 때 도수분포표와 함께 배운 히스토그램이라는 친구입니다 히스토그램은 측정값이 존재하는 범위를 몇 개의 구간(급)으로 나눈 경우, 각 구간을 밑변으로 하고 그 구간에 속하는 측정값의 출현 도수에 비례하는 면적을 갖는 기둥(직사각형)으로 배열한 그림입니다 글로만 써놓으니까 어렵죠? 그림으로 봐보겠습니다 코딩 연습 시간(분) 명 10 ~ 30 1 30 ~ 50 8 50~ 70 10 70~ 90 7 90~ 110 12 110 ~ 130 3 계 40 저희가 초등학교 때 보던 도수분포표입니다 일반적인 표와는 다른점이 있습니다 계급들이 모두 ..

제가 예전에 설명 드렸던 numpy라는 라이브러리에는 랜덤하게 난수를 생성해주는 random이라는 함수가 있습니다 하지만 아무리 난수라고 해도 지정된 범위 내에서 생성을 해줍니다 범위는 대표적으로 3개가 있습니다 첫 번째는 np.random.rand 입니다 (np는 numpy의 약자로 앞에서 라이브러리를 임포트한걸 전제로 합니다) np.random 부분은 numpy라는 라이브러리 내에 random이라는 메소드를 불러온겁니다 그리고 rand는 구체적인 범위를 알려주는 부분입니다 rand의 경우 0보다 크거나 같고 1보다 작은 범위 내에서 균일한 분포의 난수를 생성해줍니다 EX) np.random.rand(5) => array([0.31912849, 0.50176702, 0.36029099, 0.295245..