使用NumPy怎么一個統(tǒng)計函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)

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。

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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)
網(wǎng)頁鏈接：http://bm7419.com/article32/goesc.html

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