20190717——ndarray统计运算

最新推荐文章于 2025-06-29 16:46:39 发布
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分类专栏： 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36344771/article/details/96308633
本文介绍了统计指标函数的应用，包括如何获取最大值和最小值的位置、计算平均值、中位数及方差等。同时，还解释了在不同维度（如列和行）上进行计算的方法。

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

统计指标函数
返回最大值和最小值所在位置
平均值，中位数，方差
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
axis=0是按列
axis=1是按行
在这里插入图片描述
最大值和最小值的位置

python中np的的聚合函数：对ndarray数组元素进行统计学运算:np.method(data)
weixin_41855010的博客
02-09 1898
从统计学的观点，我们可以认为ndarray是一个数据样本，因此我们可以通过一些计算获得这个样本的特征信息，比如总和、平均值、标准差、最大值、最小值等等。我们可以使用np.method(data)的方式对其进行计算。 一些常见的统计学方法如下表所示： 演示程序如下所示： import numpy as np data = np.arange(10) mean_data = np.mean(dat...
Java版的NumPy - NDArray 统计函数
weixin_39355136的博客
03-20 1532
NDArray 统计函数 1. 最小元素，最大元素 Python NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print ('我
Numpy---ndarray运算（逻辑运算、统计运算）
weixin_43961909的博客
06-08 983
【代码】Numpy---ndarray运算（逻辑运算、统计运算）
【ndarray常用的统计方式】——numpy库04
2301_76312306的博客
06-27 537
第一行保持不变，第二行为第一行的数加上第二行的数，第三行为求和过的第二行加上第三行的数，以此类推逐渐。第一列保持不变，第二列为第一列的数加上第二列的数，第三列为求和过的第二列加上第三列的数，以此类推逐渐。对于二维数组来讲，第0轴是竖着的。对于二维数组来讲，第1轴是横着的。对矩阵中的所有值进行求和操作。数组按第0轴方向累积求和。数组按第1轴方向累积求和。数组按第0轴方向求和。数组按第1轴方向求和。
ndarray运算
weixin_45879334的博客
04-14 289
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]); 1.相加 print(arr+arr)，得到： 2.相减 print(arr-arr)，得到： 3.相乘 print(arr*arr)，得到： 4.除以一个数 print(1/arr)，得到： 5.乘方 print(arr**2)，arr的二次方得到： 6.布尔值数组 arr1 = [[1, 3, 4], [...
Numpy中ndarray运算
但行好事，莫问前程
06-10 1588
一、逻辑运算 二、通用判断函数 三、np.where（三元运算符） 四、统计运算
numpy库学习笔记一——ndarray
qq_53226437的博客
02-15 655
Numpy库学习 NumPy，是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于NumPy的科学函数功能，将NumPy的数组对象作为数据交换的通用语。 以下内容将会出现在NumPy中： ndarray——一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。 对所有数据进行快速的矩阵计算，而无须编写循环程序。 对硬盘中数组数据进行读写的工具，并对内存映射文件进行操作。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于连接NumPy到
numpy(4)——numpy数组运算：向量化运算、矩阵运算、广播、统计、比较、花哨索引
liupc的学习笔记
11-18 1083
一、向量化运算 1.1 与数字的加减乘数等算数运算 每个元素都指向相同的操作。比如： 结果可想而知。 1.2 通用函数：绝对值、三角函数、指数、对数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray的数据执行元素级运算的函数。 (1) 绝对值 abs(a) #Python内置函数 ...
Python数据分析应用：数组统计运算.pptx
02-04
NumPy是Python的一个核心库，主要处理多维数据结构——数组（ndarray）。它不仅提供了高性能的数组操作，还内置了一系列用于统计计算的函数，使得数据处理变得简单易行。 首先，我们来讨论快速求和。在NumPy中，`...
2025——》numpy中ndarray的基本操作
最新发布
weixin_68013600的博客
06-29 438
在 NumPy 中，ndarray（N-dimensional array）是核心数据结构，提供了高效的多维数组操作
数据处理与统计分析——01-Numpy的属性&ndarray数组创建
m0_74893204的博客
11-06 797
例如一个n排 m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性。类似 python 的 range() ，创建一个一维 ndarray 数组。堆叠数组构成一个新的数组, 堆叠的数据需要具有相同的维度。堆叠数组构成一个新的数组, 堆叠的数据需要具有相同的维度。NumPy的数组类被称作ndarray，通常被称作数组。, 是 ndarray 的子类，只能生成 2 维的矩阵。函数zeros创建一个全是0的数组，函数ones创建一个全1的数组，
Numpy学习记录：ndarray介绍、生成数组、数组切片、随机数、正态分布、转置、去重、类型转换、逻辑运算、统计运算、矩阵运算
明月多情应笑我的博客
03-01 839
python科学计算库Numpy学习记录：ndarray介绍、生成数组、数组切片、随机数、正态分布、转置、去重、类型转换、逻辑运算、统计运算、矩阵运算。
python科学计算5 ndarray对象在统计学中的应用，理论
weixin_44055272的博客
04-11 515
1.随机数应用 1.1 生成随机数数组 下表中的d0,d1,d2…dn都表示的是第几个维度上的长度 函数 说明 rand(d0,d1,…,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布 randn(d0,d1,…,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组，标准正态分布 randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组，...
使用pandas库统计多列numpy ndarray/Series，使用pandas库统计数对/高维度扫描的方法：算法加速
weixin_44840156的博客
03-12 401
第一次写文章，dalao轻喷1551 最近在写一个计算图像联合熵的算法，遇到了一个问题，那就是如何高效统计出两幅图像相同位置的数对出现的概率。for遍历太慢，而在项目存在单元数以百万计大小的大数组时，切片算法加联合灰度矩阵都显得缓慢了起来。于是想写一种使用pandas库新算法统计数对个数。 但是pandas库的扫描无论是几维数组似乎都是扫描最小的单个元素（如有误请指正），并没有看到对比多维数组...
python对文章中的元素计数_python – 在ndarray中统计计数唯一元素
weixin_39933026的博客
12-10 566
这个答案背后的想法非常类似于used here.我在每行添加一个独特的虚数.因此,来自不同行的两个数字不能相等.因此,只需调用一次np.unique,就可以在每行的2D数组中找到所有唯一值.当return_index = True时返回索引ind,它为您提供每个唯一值第一次出现的位置.当return_counts = True时返回的计数cnt给你计数.np.put(b, ind, cnt)将计数...
15-ndarray 基本运算方法解析
机器学习数学基础系列专栏
03-20 563
0.本集概览 1.二维数组的转置与内积 2.数组的元素级别运算 3.条件逻辑运算where 4.各轴向上的统计运算 5.布尔数组的运算 6.数组的就地排序 这一集我们主要介绍NumPy中，关于ndarray数组的基本运算。 1.二维数组的转置与内积 二维数组的转置，这里先简单的提一下，这其实是线性代数的内容，我们后面介绍线性代数的内容时还会再提的。 代码片段： import numpy as np arr = np.arange(15).reshape(5,3) print(arr) prin
Numpy入门（1）—ndarray数组基础
文盲青年的博客
08-15 2559
NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。构建神经网络模型时，通常会使用NumPy实现数据预处理和一些模型指标的计算，数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。ndarray数组：一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组，具有快速且节省空间的特点；对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）；线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能；读写磁盘数据、操作内存映射文件。
17_NumPy数组ndarray中计算满足条件的元素的个数
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qq_18351157的博客
07-19 2万+
17_NumPy数组ndarray中计算满足条件的元素的个数 连同示例代码一起说明了一种计算满足NumPy数组ndarray条件的元素数量的方法。 将描述以下内容。 全体ndarray中满足条件的元素数的计算 计算ndarray的每一行和每一列满足条件的元素数 使用numpy.any（）（全体，行/列）检查是否有满足条件的元素 使用numpy.all（）检查所有元素是否都满足条件（全体，行/列） 多种条件 要替换满足条件的元素，请参考以下文章。 04_Numpy的函数np.where（）—满足条件的处
numpy教程03---ndarray的运算
qq_38727995的博客
03-30 3052
ndarray的运算，包括算术运算、广播、条件运算和数学、统计函数的使用。
方差——协方差分量估计
03-20
### 方差-协方差分量估计的概念 方差-协方差分量估计是一种用于评估数据集中随机变量之间变异性和相关性的统计技术。它通过计算各个随机变量的方差以及它们两两之间的协方差来量化这些特性[^1]。 #### 方差的定义及其性质 方差衡量单个随机变量与其均值之间的偏离程度。对于离散型随机变量 \(X\)，其方差可以表示为 \(\text{Var}(X) = E[(X-E[X])^2]\)，其中 \(E[X]\) 是该随机变量的数学期望[^2]。方差具有线性可加性，在独立情况下，多个随机变量之和的方差等于各自方差之和。 #### 协方差的意义与作用 协方差描述了两个随机变量共同变化的趋势。如果协方差为正，则表明两者倾向于同向变动；反之则反向变动。具体而言，给定两个随机变量\(X,Y\)，其协方差定义为\(\text{Cov}(X, Y) = E[(X - E[X])(Y - E[Y])] \)[^3]。 #### 协方差矩阵的作用 当处理多维数据集时，协方差矩阵提供了一种紧凑的方式来表达所有可能配对间的协方差关系。假设有一个n维列向量\[Z=\begin{bmatrix} Z_1 \\ Z_2 \\ ...\\ Z_n \end{bmatrix}\], 则对应的协方差矩阵是一个 n×n 的对称阵 C ，满足元素 c_{ij}= Cov(Z_i,Z_j), i,j=1,...,n 。这有助于理解高维空间中的结构化信息[^4]。 ```python import numpy as np def covariance_matrix(data): """ 计算输入数据的协方差矩阵 参数: data (numpy.ndarray): 数据样本组成的二维数组，每一列为一个特征维度 返回: numpy.ndarray: 输入数据对应的标准协方差矩阵 """ mean_vector = np.mean(data, axis=0) centered_data = data - mean_vector cov_mat = np.dot(centered_data.T,centered_data)/(data.shape[0]-1) return cov_mat # 示例调用 example_data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 5]]) result = covariance_matrix(example_data) print(result) ``` 上述代码片段展示了如何基于Python实现简单的协方差矩阵运算逻辑。 ### 结论 综上所述，通过对原始观测数据应用特定算法得到相应的方差-协方差分量估值后，能够有效揭示隐藏于复杂系统背后的潜在规律并支持进一步分析决策过程。
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