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기초적이고 상세한 내용은 http://taewan.kim/post/numpy_sum_axis/ 를 참조하면 됩니다.
아래와 같은 3차원 데이터가 있을 경우,
x축( axis = 0)으로 합(sum)하는 것은( 아래 그림 참조)
- 4를 없애는 것이며,
- 최종 [2,4] 의 데이터를 남기게 된다.
- "4을 없애는 것"에서 4개씩 더한다. 행방향으로..
수기 계산 48, 52, 56, 60
64,
reshape 계산
y축( axis =1 )으로 합(sum)하는 것은( 아래 그림 참조)
- 2를 없애는 것으로,
- 최종 [4,4]의 데이터를 남기게 된다.
- 2개씩 더한다. 열방향으로.
수기 4, 6, 8, 10
20, 22, 24, 26
z축( axis=2)으로 합(sum)하는 것은 ( 아래그림 참조)
- 4을 없애는 것으로,
- 최종 [4,2]의 데이터를 남기게 된다.
- 4개씩 더한다. depth 방향으로...
수기 6, 22
38, 54
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하루 동안 서울에서 일어나는 빅데이터에 대한 통계/분석 자료입니다.
천만 인구를 보유한 서울시의 하루 동안 발생하는 통계정보입니다.
출생보다 사망자가 많네요. 고령사회의 반증인가요? 대도시임에도 서울에 노인이 많다? 인가요?.
혼인의 거의 50%가 매일 이혼하는 것인가요? 이혼 비율이 상당히 높아 보입니다.
이사 인력이 5,000명이면, 이사하는 가구가 약 1,000건 이네요..
생각보다, 화재발생 건수가 높습니다. 20개 구를 생각하면, 구별로 1건 수준 이네요.
지하철 및 시내버스 등 대중교통 이동 인구가 상당하네요. 합하여 8백만명, 출퇴근을 고려하면, 약 40%네요.(모든 사람:천만명이 이동한다고 가정하면.)
여권발행은 500건인데, 구청별로 나누면 약 125건(구별)이네요. 이것을 8시간으로 나누면, 약 16건/시간이고, 3분에 1건이네요.
교통사고 사망은 이틀에 한명꼴입니다.
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