[Matlab 기초] 데이터 분석함수

데이터 분석함수

 

함수	기능
max	가장 큰 성분
min	가장 작은 성분
mean	평균값
median	중앙값
std	표준편차
var	분산
sort	오름차순으로 정렬
sum	원소들의 합
prod	원소들의 곱
cumsum	원소들의 누적합
sumprod	원소들의 누적곱
diff	원소들의 차

 

>> A=[1 2 3;5 6 7;9 10 14];

>> sum(A)

ans =

    15    18    24

 

sum(A)는 행렬 A의 합으로 열의 합을 보여준다.

 

>> sum(A(:,1))

ans =

    15

 

하나의 열을 더할때는 sum()에 하나의 열에 해당하는 A(:,1)을 넣어주면 된다.

 

>> mean(A)

ans =

     5     6     8

 

평균 역시 열에 해당하는 평균을 보여준다.

 

>> min(A)

ans =

     1     2     3

 

>> max(A)

ans =

     9    10    14

 

>> max(max(A))

ans =

    14

 

행렬에서 가장 크거나 작은 값을 구하고 싶다면, max() 명령어 안에 다시 max()를 넣어주면 큰 값중에 큰값 또는 작은값 중에 작은값을 구하는 명령어이므로 행렬에서 가장 크거나 작은 값을 구 할 수 있다.

 

>> B=[1 -2 -3;2 1 -3;4 5 2];
>> [m,i]=min(B)

m =

     1    -2    -3


i =

     1     1     1

 

여기서 m은 최소 값을 나타내고 i는 최소 값의 위치를 나타낸다.

한 열에 최소값이 두 개면 첫 번째 작은 값의 위치를 나타낸다.

 

NaN 값 처리

 

>> x=[2 1 NaN -1 6]

x =

     2     1   NaN    -1     6

>> mean(x)

ans =

   NaN

>> x=x(~isnan(x))

x =

     2     1    -1     6

 

x에 NaN 값이 포함되어 있다면 위의 명령어들이 실행되지 않을 것이다.

 

명령어를 바르게 실행하기 위해서는 NaN 값들의 제거는 필수적이다.

 

~isnan(x) 명령어는 x에서 NaN 값이 아닌 위치를 나타낸다. 반대로 isnan(x)는 NaN의 위치를 반환한다.

 

x(~isnan(x))는 x행렬에서 NaN 값이 아닌 모든 값들을 가져온다는 의미이다.