Numpy 数学和统计方法

最新推荐文章于 2024-12-06 22:40:41 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-06 22:40:41 发布 · 914 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

机器学习同时被 2 个专栏收录

23 篇文章

订阅专栏

Python

8 篇文章

订阅专栏

本文介绍了使用Python的NumPy库进行基本的统计计算方法，包括如何计算数组的平均值、总和、最大值、最小值及其索引位置、标准差和方差等，并展示了不同轴(axis)上的操作方式及数组的累加和累乘方法。

#6数学和统计方法------------------------------
arr = np.random.randn(5,4)
print arr
print np.mean(arr)#求平均值 mean和sum这类可以接受axis参数（0,1）
#用于统计该轴上的统计值，最终结果是一个一维数组
print np.mean(arr,axis = 0)#一列的均值
print np.mean(arr, axis = 1)#一   行的均值
print np.sum(arr)
print np.sum(arr,axis = 0)
print np.sum(arr, axis = 1)
#cumsum(累加) cumprod(累乘)
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print a
print np.cumsum(a)#1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4,……1+2+3+4+5+6
print np.cumsum(a, axis = 0)#行的累加
print np.cumsum(a, axis = 1)#列的累加
print np.max(a)
print np.min(a)
print np.argmin(a)#最小值的索引  返回值为一个标量
print np.argmax(a)
print np.std(a)#标准差
print np.var(a)#方差