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使用NumPy怎么一個統(tǒng)計函數(shù)?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
numpy.amin()和numpy.amax()
numpy.amin()用于計算數(shù)組中元素沿著指定軸的最小值。
numpy.amax()用于計算數(shù)組中元素沿著指定軸的大值
a=np.array([1,3,6],[3,4,11],[6,1,4]) print(np.amin(a,1) #每行最小值 print(np.amin(a,0) #每列最小值 print(np.amax(a) #所有元素中大值 print(np.amax(a,1)) #j每行的大值
結果:
[1 3 1]
[1 1 4]
11
[ 6 11 6]
numpy.ptp()
用來計算數(shù)組中元素的大值與最小值的差(大值-最小值)。
numpy.percentile()
表示百分比
numpy.percentile(a,q,axis)
a:輸入數(shù)組
q:要計算的百分位數(shù)
axis:沿著它計算百分位數(shù)的軸
對于一個數(shù)組,我們設置它的百分位數(shù)為20,則我們可以推算出在該數(shù)組排序中在百分之20上的值是多少,例如:
percentail百分數(shù) a = np.array([[21, 60, 4], [10, 20, 1]]) print('數(shù)組a:') print(a) print('調用 percentile() 函數(shù):') 50% 的分位數(shù),就是 a 里排序之后的中位數(shù) print(np.percentile(a, 20)) axis 為 0,在縱列上求 print(np.percentile(a, 20, axis=0)) axis 為 1,在橫行上求 print(np.percentile(a, 20, axis=1)) 保持維度不變 print(np.percentile(a, 20, axis=1, keepdims=True))
結果:
數(shù)組a:
[[21 60 4]
[10 20 1]]
調用 percentile() 函數(shù):
4.0
[12.2 28. 1.6]
[10.8 4.6]
[[10.8]
[ 4.6]]Process finished with exit code 0
標準差
std=sqrt(mean((x-x.mean()) * * 2)
其中mean((x-x.mean()) * * 2)是指每個樣本與全體樣本值的平均數(shù)之差,即方差,標準差就是方差的平方根。
其它統(tǒng)計函數(shù)
numpy.mediam()
用于計算數(shù)組a中元素的中位數(shù)
numpy.average()
將各數(shù)值乘以相應的權數(shù),然后加總求和得到總體值,再除以總的單位數(shù)。即用來計算加權平均數(shù)
numpy.mean()
返回數(shù)組元素的算術平均值
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文章標題:使用NumPy怎么一個統(tǒng)計函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
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