numpy的统计计算

最新推荐文章于 2024-06-22 22:07:09 发布
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分类专栏： 笔记 知识点 文章标签： np numpy
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本文通过一个实际案例，详细介绍了如何利用numpy库在Python中进行高效的统计计算，包括平均值、标准差等常见统计指标的计算方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

np的计算，我下面以一个案例来演示：

先创建一个小明分数表    成绩 作业 考试分
score = np.array([70,80,90])


avg = np.average(score) 求平均分
80.0
结果为80

我们还可以用average计算加权平均

可以用一个数组表示权重分配
weight = np.array([0.3,0.25,0.45])

avg1 = np.average(score,weights=weight
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如何使用numpy统计数组中每个值出现的次数
LDC，公众号【轻松学编程】
07-31 507
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创建数组import numpy as npa=np.array([1,2,3])b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])b[1,1]=10print(a.shape)print(b.shape)print(a.dtype)print(b)结构数组import numpy as nppersontype=np.dtype({"names":["name","age...
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吴吃辣
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Numpy语法笔记（八）搜索和计数
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https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/IntroductionToNumpy 搜索 numpy.argmax() numpy.argmax(a[, axis=None, out=None])Returns the indices of the maximum values along an axis. numpy中获取array的某一个维度中数值最大的那个元素的索引 import numpy as np
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04-25 3460
Python数据分析：numpy常用统计方法 numpy常用统计方法： np.amin(), np.amax() np.ptp() np.percentile() np.median() np.mean() np.average() np.std(), np.var() np.sum() np.amin()和np.amax() numpy.amin() 计...
数据分析数值计算之numpy
绝世这天下的博客
06-14 855
NumPy（Numerical Python）是Python的⼀种开源的数值计算扩展。提供多维数组对象，各种派⽣对象（如掩码数组和矩阵），这种⼯具可⽤来存储和处理⼤型矩阵，⽐Python⾃身的嵌套列表（nested list structure)结构要⾼效的多（该结构也可以⽤来表示矩阵（matrix）），⽀持⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输⼊输出、离散傅⽴叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。⼏乎所有从事Python⼯作的
使用NumPy进行统计分析
Soli_K的博客
06-22 1346
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库1。它是科学计算的基础包，提供了多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种 API。NumPy 的功能包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。本文主要介绍了NumPy数组对象ndarray的创建、生成随机数的方法、数组的索引和数组形态的变换方法。
NumPy统计函数的实现方法
12-23
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 ...
Python实现Mysql数据统计及numpy统计函数
09-09
以下是一些常用的numpy统计函数： 1. `np.mean(x [, axis])`：计算数组x所有元素的平均值。axis参数可选，用于指定按行（0）或列（1）计算。 2. `np.sum(x [, axis])`：计算数组x所有元素的和。同样，axis参数用于...
Python Numpy统计函数
uGamemaster的博客
03-25 476
默认调用格式： 假设 numpy 库被命名为np 则 np.统计函数名() 一、sum(a, axis=None) ：根据给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis为整数或元组，不输入axis则对全部元素进行计算。 二、mean(a, axis=None) ：根据给定轴axis计算数组a相关元素的期望，axis为整数或元组，不输入axis则对全部元素进行计算。 三、average(a,axis...
np常用统计函数、生成随机数及本地数据读取（csv）
weixin_60874964的博客
02-28 187
np.ones()同理
numpy 之average
weixin_45228198的博客
02-27 1862
计算平均值等概率的平均加权平均 等概率的平均 import numpy as np a = np.array([1,2,3,8]) avg = np.average(a) #(1+2+3+8)/4 = 3.5 加权平均 即统计学中的期望 所有权重和为1 import numpy as np a = np.array([1,2,3,8]) avg = np.average(a,weights=[0.1,0.2,0.3,0.4]) #1*0.1+2*0.2+3*0.3+8*0.4 = 4.6 #所有
python np.mean和np.average的区别
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import numpy as np np.mean()和np.average()都是计算均值。 不加权时，np.mean()和np.average()都一样。 np.average()可以计算加权平均。 加权平均： a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) aw = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]) print('平均：', np.mean(a)) print('平均：', np.average(a)) print('加权平均：', np.ave
numpy的几种运算
嗨皮lemon的博客
07-24 5145
一.一维矩阵的加，减,平方，三角函数 import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) b=np.arange(4)#0,1,2,3 c=b**2 d=np.sin(a) e=np.cos(a) f=np.tan(a) print(a+b) print(a-b) print(c) print(d) print(e) print(f) print(b&lt...
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徐亦快的踩坑记录
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目录 1.仅统计数组的值出现次数 2.统计数组的值出现次数，并将没出现的值记为0 3. 对于非负整数值的统计，效率更高的一种方法 np.bincount() 输入数组x需要是非负整数，且是一维数组。 解释一下权重weights，以及最小bin的数量minlength。 np.bincount()总结 np.bincount()举例 1.仅统计数组的值出现次数 impo...
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一、numpy数值统计： 1、排序 （1）sort arr1 = np.array([5,2,3,6,7,1]) (2)argsort: 排序后的索引 print(arr1.argsort()) print(arr2.argsort(axis=0)) 2.去重： names = np.array([‘小明’, ‘小红’, ‘小明’, ‘小红’,‘小明’,‘小红’, ‘小明’]) print(np....
NP问题和计算复杂度
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最近看书，多次看到NP问题，就简单研究了下到底什么是NP问题。参考《数学之美》一书的附录 一、计算复杂度 我们知道，计算机中的算法复杂度，定义为只和问题规模N有关，即计算复杂度是N的一个函数 f(N)。 如果计算复杂度只相差一个常数因子，则认为复杂度是同一数量级的，是相同的，即 f(N) = Nlog(N) 和 g(N) = 100Nlog(N) 的复杂度是相同的。 所以我们干脆引
python矩阵array判断某个元素的个数
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python中numpy包的array矩阵，判断某个元素的个数 import numpy as np a=np.array([[ 2, 7, 4, 2], [35, 9, 1, 5], [22, 12, 3, 2]]) print(np.sum(a==2)) ## 2的个数 输出为 3
python numpy 统计语法
最新发布
03-31
### Numpy 统计函数概述 Numpy 是 Python 中广泛使用的科学计算库之一，它提供了丰富的统计功能来处理数组中的数据。这些统计函数可以用来计算均值、方差、标准差、最大最小值以及百分位数等。 #### 均值 (Mean) `numpy.mean()` 可以用于计算数组中所有元素的平均值。该函数支持通过 `axis` 参数指定沿哪个维度进行计算[^2]。 ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) mean_value = np.mean(arr) # 计算整个数组的均值 print(mean_value) # 输出: 2.5 ``` #### 方差 (Variance) `numpy.var()` 用于计算数组中方差的大小。同样可以通过设置 `axis` 来控制方向上的变化程度。 ```python variance_value = np.var(arr) print(variance_value) # 输出: 1.25 ``` #### 标准差 (Standard Deviation) 标准偏差由 `numpy.std()` 实现，它是衡量分布离散度的重要指标。 ```python std_deviation = np.std(arr) print(std_deviation) # 输出约为: 1.118033988749895 ``` #### 最大/最小值 (Max and Min Values) 获取数组的最大或最小值分别使用 `numpy.max()` 和 `numpy.min()` 函数。 ```python max_val = np.max(arr) # 获取全局最大值 min_val = np.min(arr) # 获取全局最小值 print(max_val, min_val) # 输出分别为: 4, 1 ``` #### 百分位数 (Percentiles) 利用 `numpy.percentile()` 能够求得给定序列在特定位置处对应的数值[^1]。 ```python percentile_50 = np.percentile(arr, 50) # 寻找第50个百分位即中位数 print(percentile_50) # 结果应接近于: 2.5 ``` #### 排序与索引排序 对于需要对原始数据重新排列的情况，可采用 `numpy.sort()` 或者仅获得其顺序关系而无需改变原结构则适用 `numpy.argsort()` 方法[^5]。 ```python sorted_arr = np.sort(arr.flatten()) # 将二维展平再升序整理 indices_sorted = np.argsort(arr.flatten()) # 返回按增序重排后的下标集合 print(sorted_arr) # 展示已排序的一维版本 print(indices_sorted) # 显示对应的新旧映射表单 ``` 以上便是关于Python中Numpy部分核心统计数据操作介绍及相关实例展示。
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