• 数据准备3 数据统计


    数据准备3 数据统计

     

    import numpy as np
    
    # 算数运算
    
    # 创建等差数组
    # np.arange() 初始值、终值、步长 默认不包括终值
    x1 = np.arange(1, 11, 2)
    # np.linspace() 初始值、终止、元素个数 默认包括终值
    x2 = np.linspace(1, 9, 5)
    
    1. 加减乘除
    print(np.add(x1, x2))
    print(np.subtract(x1, x2))
    print(np.multiply(x1, x2))
    print(np.divide(x1, x2))
    
    [ 2.  6. 10. 14. 18.]
    [0. 0. 0. 0. 0.]
    [ 1.  9. 25. 49. 81.]
    [1. 1. 1. 1. 1.]
    

    2.x1各项的x2次方

    print(np.power(x1, x2))
    
    [1.00000000e+00 2.70000000e+01 3.12500000e+03 8.23543000e+05
     3.87420489e+08]
    

    3.取余

    print(np.mod(x1, x2))
    print(np.remainder(x1, x2))
    
    [0. 0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0. 0.]
    

    4.以不用轴取最大值与最小值

    a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print(np.amin(a))  # axis=None,扁平化
    print(np.amin(a, 0))  # 以axis=0轴(行轴)进行计算,将矩阵一列一列划分
    print(np.amin(a, 1))  # 以axis=1轴(列轴)进行算,将矩阵以一行一行划分
    print(np.amax(a))  # axis=None,扁平化
    print(np.amax(a, 0))
    print(np.amax(a, 1))
    print("-------------------")
    
    1
    [1 2 3]
    [1 4 7]
    9
    [7 8 9]
    [3 6 9]
    

    5.最大值与最小值之差ptp()

    print(np.ptp(a))
    print(np.ptp(a, axis=0))
    print(np.ptp(a, axis=1))
    print("-------------------")
    
    8
    [6 6 6]
    [2 2 2]
    

    6.平均数mean和中位数median

    print(np.mean(a))
    print(np.mean(a, axis=0))
    print(np.mean(a, axis=1))
    print()
    print(np.median(a))
    print(np.median(a, axis=0))
    print(np.median(a, axis=1))
    print("-------------------")
    
    5.0
    [4. 5. 6.]
    [2. 5. 8.]
    
    5.0
    [4. 5. 6.]
    [2. 5. 8.]
    

    7.百分位数(percentile),范围为0~100 0为最小值,50为平均值,100为最大值

    print(np.percentile(a, 50))
    print(np.percentile(a, 50, axis=0))
    print(np.percentile(a, 50, axis=1))
    print("-------------------")
    
    5.0
    [4. 5. 6.]
    [2. 5. 8.]
    

    8.加权平均数 单参数时默认权重相同,即,除以元素个数

    b = np.array([1, 2, 3, 4])
    c = np.array([1, 2, 3, 4])
    print(np.average(b))
    print(np.average(b, weights=c))
    print("-------------------")
    
    2.5
    3.0
    

    9.标准差std(),方差var()

    print(np.std(b))
    print(np.var(b))
    print("-------------------")
    
    1.118033988749895
    1.25
    

    10.排序

    d = np.array([[4, 3, 2], [2, 4, 1]])
    # python的排序只用一句就可以实现,sort有四个参数,分别是a、axis、kind、order
    # 默认为快排,共有quicksort、mergesort、heapsort
    # axis 默认是 -1,即沿着数组的最后一个轴进行排序,在下面也就是axis=1
    print(np.sort(d))
    print(np.sort(d, axis=None))  # 扁平化
    print(np.sort(d, axis=0))  # 一列一列
    print(np.sort(d, axis=1))  # 一行一行,在这里与axis=-1相同,即数组的最后一个轴
    print(np.sort(d, axis=-1))  # 按照数组最后一个轴来排序,在这里等同于axis=1
    
    [[2 3 4]
     [1 2 4]]
    [1 2 2 3 4 4]
    [[2 3 1]
     [4 4 2]]
    [[2 3 4]
     [1 2 4]]
    

     

  • 相关阅读:
    剑指Offer替换空格
    转载类的静态成员函数和静态成员变量的使用
    最长递增子序列长度LIS
    剑指Offer二维数组中的查找
    转载C语言:浮点数在内存中的表示
    7 CICD实战 持续集成71 kubernetes与cicd
    9 深入kubernetes服务调度与编排91 健康检查高可用的守护者
    项目成功的⑤大因素
    Ucos_II2.52源码中文译注
    SIP协议中的认证方式
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/G-Aurora/p/13380302.html
Copyright © 2020-2023  润新知