NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方法
numpy.amin()和numpy.amax()
numpy.amin()用于計(jì)算數(shù)組中元素沿著指定軸的最小值。
numpy.amax()用于計(jì)算數(shù)組中元素沿著指定軸的最大值
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) #所有元素中最大值 print(np.amax(a,1)) #j每行的最大值
結(jié)果：
[1 3 1]
[1 1 4]
11
[ 6 11 6]
numpy.ptp()
用來(lái)計(jì)算數(shù)組中元素的最大值與最小值的差（最大值-最小值）。
numpy.percentile()
表示百分比
numpy.percentile(a,q,axis)
- a:輸入數(shù)組
- q:要計(jì)算的百分位數(shù)
- axis:沿著它計(jì)算百分位數(shù)的軸
對(duì)于一個(gè)數(shù)組，我們?cè)O(shè)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?jǐn)?shù)
a = np.array([[21, 60, 4], [10, 20, 1]])
print('數(shù)組a：')
print(a)
print('調(diào)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(jié)果：
數(shù)組a：
[[21 60 4]
[10 20 1]]
調(diào)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(biāo)準(zhǔn)差
std=sqrt(mean((x-x.mean()) * * 2)
其中mean((x-x.mean()) * * 2)是指每個(gè)樣本與全體樣本值的平均數(shù)之差，即方差，標(biāo)準(zhǔn)差就是方差的平方根。
其它統(tǒng)計(jì)函數(shù)
numpy.mediam()
用于計(jì)算數(shù)組a中元素的中位數(shù)
numpy.average()
將各數(shù)值乘以相應(yīng)的權(quán)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(lái)計(jì)算加權(quán)平均數(shù)
numpy.mean()
返回?cái)?shù)組元素的算術(shù)平均值
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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