使用NumPy怎么一个统计函数

使用NumPy怎么一个统计函数？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

numpy.amin()和numpy.amax()

numpy.amin()用于计算数组中元素沿着指定轴的最小值。

numpy.amax()用于计算数组中元素沿着指定轴的最大值

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

结果：

[1 3 1][1 1 4]11[ 6 11 6]

numpy.ptp()

用来计算数组中元素的最大值与最小值的差（最大值-最小值）。

numpy.percentile()

表示百分比

numpy.percentile(a,q,axis)

• a:输入数组

• q:要计算的百分位数

• axis:沿着它计算百分位数的轴

对于一个数组，我们设置它的百分位数为20，则我们可以推算出在该数组排序中在百分之20上的值是多少，例如：

percentail百分数
a=np.array([[21,60,4],[10,20,1]])
print('数组a：')
print(a)

print('调用percentile()函数：')
50%的分位数，就是a里排序之后的中位数
print(np.percentile(a,20))
axis为0，在纵列上求
print(np.percentile(a,20,axis=0))
axis为1，在横行上求
print(np.percentile(a,20,axis=1))
保持维度不变
print(np.percentile(a,20,axis=1,keepdims=True))

结果：

数组a：[[21 60 4][10 20 1]]调用 percentile() 函数：4.0[12.2 28. 1.6][10.8 4.6][[10.8][ 4.6]]

Process finished with exit code 0

标准差

std=sqrt(mean((x-x.mean()) * * 2)

其中mean((x-x.mean()) * * 2)是指每个样本与全体样本值的平均数之差，即方差，标准差就是方差的平方根。

其它统计函数

numpy.mediam()

用于计算数组a中元素的中位数

numpy.average()

将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。即用来计算加权平均数

numpy.mean()

返回数组元素的算术平均值

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