numpy 学习汇总6-统计函数 tcy
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发布日期:2021-06-29 14:46:34
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分类:技术文章
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2.2.统计函数 2018/11/11 ==================================================================== # sum,mean及标准差std等聚合计算通常叫做约简 reduction # 既可做数组实例方法调用,也可做顶级NumPy 函数使用 ====================================================================1..计算总和 # 1.1 数组1Dx = np.array([1, 2, 3, 4])np.sum(x) # 10x.sum() # 10--------------------------------------------# 1.2.按行和按列求和2D:x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) x.sum() #10x.sum(axis=0) # 按列求和 columns (first dimension) # array([4, 6])x.sum(axis=1) # 按行求和 rows (second dimension) # array([3, 7]) x[:, 0].sum(), x[:, 1].sum() # 第一列求和,第二列求和 # (4, 6)x[0, :].sum(), x[1, :].sum() # 第一行求和,第二行求和 # (3, 7)---------------------------------------------# 1.3.cumsum和cumprod方法则不聚合, 而是产生一个中间结果组成的数组:arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])arr.cumsum() #array([ 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36], dtype=int32)arr.cumsum(0) #array([[ 0, 1, 2],[ 3, 5, 7], [ 9, 12, 15]], dtype=int32)arr.cumsum(1) #array([[ 0, 1, 3], [ 3, 7, 12],[ 6, 13, 21]], dtype=int32) arr.cumprod() #array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32) ======================================================================2.极值:x = np.array([1, 3, 2])x.min() # 1x.max() # 3 x.argmin() # 最小值索引# 0x.argmax() # index of maximum # 1 ======================================================================3.统计:x = np.array([1, 2, 3, 1])y = np.array([[1, 2, 3], [5, 6, 1]]) y.mean() #3.0y.mean(axis=0) #array([3., 4., 2.])最终结果是一个少一维的数组y.mean(axis=1) #array([2., 4.])y.mean(axis=-1) #array([2., 4.]) np.median(x) # 1.5np.median(y, axis=-1) # last axis # array([ 2., 5.]) x.std() # full population standard dev.# 0.82915619758884995np.random.seed(3) arr= np.random.randn(5, 4) #正态分布的数据 ======================================================================4.附录:统计函数
No | 函数 | 说明 |
1 | sum | 对数组中全部或某轴元素求和。 |
2 | mean | 算术平均数。零长度的数组的mean 为NaN |
3 | std,var | 分别为标准差和方差,自由度可调(默认为n) |
4 | min,max | 最大值和最小值 |
5 | argmin,argmax | 分别为最大和最小元素的索引 |
6 | cumsum | 所有元素的累计和 |
7 | cumprod | 所有元素的累计积 |
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[***.229.124.182]2024年04月22日 20时55分29秒
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