NumPy 统计函数

NumPy提供了各种统计函数，用于执行一些统计数据分析。在本教程的这一部分中，我们将讨论NumPy提供的统计函数。

找到数组中的最小和最大元素

numpy.amin()和numpy.amax()函数分别用于找到数组元素沿指定轴的最小值和最大值。

考虑以下示例。

示例

import numpy as np

a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]])

print("The original array:\n")
print(a)


print("\nThe minimum element among the array:",np.amin(a))
print("The maximum element among the array:",np.amax(a))

print("\nThe minimum element among the rows of array",np.amin(a,0))
print("The maximum element among the rows of array",np.amax(a,0))

print("\nThe minimum element among the columns of array",np.amin(a,1))
print("The maximum element among the columns of array",np.amax(a,1))

输出：

The original array:

[[ 2 10 20]
 [80 43 31]
 [22 43 10]]

The minimum element among the array: 2
The maximum element among the array: 80

The minimum element among the rows of array [ 2 10 10]
The maximum element among the rows of array [80 43 31]

The minimum element among the columns of array [ 2 31 10]
The maximum element among the columns of array [20 80 43]

numpy.ptp()函数

函数numpy.ptp()的名称来自于峰峰值。它用于返回沿轴的值的范围。考虑以下示例。

示例

import numpy as np

a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]])

print("Original array:\n",a)

print("\nptp value along axis 1:",np.ptp(a,1))

print("ptp value along axis 0:",np.ptp(a,0))

输出：

Original array:
 [[ 2 10 20]
 [80 43 31]
 [22 43 10]]

ptp value along axis 1: [18 49 33]
ptp value along axis 0: [78 33 21]

numpy.percentile() 函数

以下是使用该函数的语法。

numpy.percentile(input, q, axis)

它接受以下参数。

input： 这是输入数组。
q：这是要计算数组元素的百分位数（1-100）。
axis： 这是要计算百分位数的轴。

考虑以下示例。

示例

import numpy as np

a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]])

print("Array:\n",a)

print("\nPercentile along axis 0",np.percentile(a, 10,0))

print("Percentile along axis 1",np.percentile(a, 10, 1))

输出：

Array:
 [[ 2 10 20]
 [80 43 31]
 [22 43 10]]

Percentile along axis 0 [ 6.  16.6 12. ]
Percentile along axis 1 [ 3.6 33.4 12.4]

计算数组项的中位数、均值和平均值

numpy.median() 函数

中位数 被定义为用于将数据样本的较高范围与较低范围分隔开的值。函数 numpy.median() 用于计算多维或一维数组的中位数。

numpy.mean() 函数

可以通过将数组的所有项相加并除以数组元素数量来计算均值。我们还可以提及可以计算均值的轴。

numpy.average() 函数

numpy.average() 函数用于在多维数组的轴上找到加权平均值，其中权重在另一个数组中给出。

考虑以下示例。

示例

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

print("Array:\n",a)

print("\nMedian of array along axis 0:",np.median(a,0))
print("Mean of array along axis 0:",np.mean(a,0))
print("Average of array along axis 1:",np.average(a,1))