>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(10.0)            # 0~9까지 실수 10개를 갖는 자료 구조 생성
>>> x.mean()   # x의 평균
4.5

>>> numbers=np.arange(20.0)        # 0~19까지 실수 20개로 1차원 배열 생성
>>> x= np.reshape(numbers,(4,5))   # numbers를 4행 5열로 변경
>>> np.mean(x,0)
array([ 7.5, 8.5, 9.5, 10.5, 11.5])

>>> np.std(x)    # 행과 열을 고려하지 않고 x에 대한 표준편차
5.766281297335398

>>> np.var(x)    # 행과 열 고려하지 않고 x에 대한 분산
33.25

>>> x= np.random.randn(3, 4)    # 3행 4열인 x
# x의 행별로 피어슨 상관관계 구하기, 예를 들어 1행과 2행의 상관관계, 2행과 3행의 상관관계 등. 결과는 3행 3열로 나오며, 랜덤하게 생성되어 결과는 다를 수 있음
>>> np.corrcoef(x)
array([[ 1.        , -0.20355521, -0.03514543],
       [-0.20355521,  1. ,         0.90383785],
       [-0.03514543,  0.90383785,  1.        ]])
>>> np.corrcoef(x[0],x[1])
array([[1.        , 0.70414767],
       [0.70414767, 1.        ]])