numpy数组统计函数amin() amax()

最新推荐文章于 2024-05-29 23:18:33 发布
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分类专栏： numpy 线性代数
原文链接：https://www.runoob.com/numpy/numpy-statistical-functions.html
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本文深入探讨NumPy库中的统计函数，包括平均值、中位数、标准差等，为数据分析提供强大的数学工具。适合所有希望提升Python编程技能，特别是在科学计算和数据分析领域的读者。

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numpy-统计函数
qq_14815199的博客
10-22 1396
1. 使用numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 2. 使用numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 3. 使用numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值） 4.numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数numpy.percentile()接受以下参数。 numpy.percentile(a, q, axis) 参数说明： a: 输入...
numpy数组按某一维度相加_Numpy中的广播和数组运算
weixin_39706561的博客
11-20 731
一、概述在Numpy中当数组进行运算时,如果两个数组的形状相同,那么两个数组相乘就是两个数组的对应位相乘,这是要求维数相乘,并且各维度的长度相同,但是当运算中两个数组的形状不同使时,numpy将会自动触发广播机制,所以我们要了解numpy的广播机制,才能更好的进行数组的运算。二、Numpy中的广播1、什么是广播 我们都知道，Numpy中的基本运算（加、减、乘、除、求余等等）都是元素级别的，但是这仅...
numpy_amin函数
健身房
12-25 1899
文章目录所有元素的最小值列的最小值行的最小值   numpy的amin函数用于找到最小值。 所有元素的最小值   代码如下： import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(np.amin(a)) 执行结果： 1 列的最小值   代码如下： import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(np.amin(a, axis=0)) 执行结果： [1 2] 行的最小值   代
numpy amin amax
长门有希的博客
05-05 1489
import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print(a) # 横轴 最小值 print(np.amin(a,1)) #纵轴 最小值 print(np.amin(a,0)) #总体最大值 print(np.amax(a)) # 纵轴 最大值 print(np.amax(a,axis=0)) [[3 7 5] [8...
学习笔记(22):NumPy数据分析-NumPy 统计函数-amin、amax
qq_41739233的博客
02-12 598
本课程是NumPy数据分析课程，课程从NumPy环境搭建讲起，到最后股票分析项目结束，全程实战讲解了NumPy数据分析的方方面面，内容涵盖：NumPy数组创建、NumPy数组操作、NumPy广播、NumPy字符串、NumPy统计函数、排序、矩阵和股票分析项目。...
解释一下python numpy 中的amin（）函数
liu_ccx的博客
02-24 2484
本文主要解释python numpy 库中amin()函数axis可能造成的一些困惑
numpy之numpy.amax
邹小驴
11-25 1004
numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>) 获取数据a的坐标轴方向的最大值。 举例： a = np.arange(4).reshape((2,2)) print（a） array([[0, 1], [2, 3]]) ########################################## np.
NumPy统计函数的实现方法
12-23
numpy.amin()和numpy.amax() 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 ...
NumPy统计函数
ccc369639963的博客
04-14 971
NumPy统计函数 NumPy 提供了许多统计功能的函数，比如查找数组元素的最值、百分位数、方差以及标准差等。 numpy.amin() 和 numpy.amax() 这两个函数用于计算数组沿指定轴的最小值与最大值： amin() 沿指定的轴，查找数组中元素的最小值，并以数组形式返回； amax() 沿指定的轴，查找数组中元素的最大值，并以数组形式返回。 对于二维数组来说，axis=1 表示沿着水平方向，axis=0 表示沿着垂直方向。 图1：axis轴 示例如下： import numpy as np
02-numpy-笔记-amin
04-15 107
>>> a = np.arange(4).reshape((2,2)) >>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> np.amin(a) # Minimum of the flattened array 0 >>> np.amin(a, axi...
python numpy amin amax
wuguangbin1230的博客
08-06 1万+
1. np.amax np.amax(a) # Maximum of the flattened array>>> np.amax(a, axis=0) # 这个的用法是，把每个元素都取最大值，最后组成一个数组>>> np.amax(a, axis=1) # 这个的用法是把每一个元素中的最大值找到，然后把这些最大值找出来组成一个数组 2. np.amin numpy.amin(a, 
np.amin()函数
qq_43701910的博客
05-29 669
解释关于amin函数的使用方法。
Python numpy.amin函数方法的使用
亮亮的专栏
08-13 1473
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中amin方法的使用。 原文地址：Python numpy.amin函数方法的使用 ...
numpy.amax
程永强
11-05 4167
numpy.amax https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.amax.html numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>) Return the maximum of an array or maximum along an axis. 返回数组的最
np.min np.amin np.minimum
yangyu222的专栏
12-07 4400
首先说下axis . 直观的理解为当axis = n，时， 在n这个维度观察数据，比如n是列，则取一列，求最小值，然后在其他维度循环这样的操作。或者也可以理解为axis=n，则原始数据第n维为也就是shape[n] = 1, 其他维不变，axis = m,n，等价于先m,再n 操作，或者理解为m，n维为1 其他维度不变。 np.amin() 当输入是不一定是numpy.array 时，用np...
【python】np.nonzero()、np.amin()和np.amax()
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weixin_42338058的博客
11-12 1万+
1、用法：np.nonzero(a) 返回：数组a中非零元素的索引值数组 import numpy as np a = np.random.uniform(-10, 10, 4) print(a) [ 2.69869382 -8.87937198 4.70100555 1.87901029] b = np.nonzero(a) print(b) (array([...
numpy 统计函数
weixin_34087307的博客
07-11 453
numpy 库中含有很多统计学函数。 在numpy - ref - 1.14.pdf 文件的3.27 statistics  章节 中 1 排序统计 order statistics 1.1 最大值amax()、nanmax() 最小值amin() nanmin() numpy.amin(a, [axis=None,] [out=None,] [keepdims=&lt;class ’...
python统计个数的函数_NumPy常用的统计函数
weixin_39608559的博客
11-24 2639
NumPy 的统计函数可以实现对整个数组或者是沿着数组轴方向的统计计算，常用的统计函数有求最大值和最小值，求和与平均值，计算百分位数、中位数、标准差和方差等。求最大值和最小值的函数在 NumPy 中，求数组最大值的函数是 amax() 和 nanmax()，求数组最小值的函数是 amin() 和 nanmin()，其中，amax() 和 amin() 函数用于返回一个数组的最大值和最小值或者是沿轴...
11.cuBLAS开发指南中文版--cuBLAS中的Level-1函数amax()和amin()
专注于人工智能领域的小何尚
08-09 8188
在本章中，我们描述了执行基于标量和向量的运算的 Level-1 基本线性代数子程序 (BLAS1) 函数。 我们将使用缩写 `` 表示类型，使用 `` 表示相应的短类型，以更简洁明了地表示实现的功能。
请你分类列出Python中numpy库的关于统计函数的模块函数(不包括ndarray方法)
最新发布
03-09
<think>嗯，用户让我分类列出NumPy库中关于统计函数的模块函数，而且不包括ndarray的方法。首先，我需要回忆一下NumPy的文档结构，确定哪些函数属于模块级别的，也就是直接通过np调用的，而不是数组对象的方法。 首先，统计函数一般包括基本的统计量，比如平均值、中位数、标准差、方差等。这时候要区分哪些是模块函数，比如np.mean()和数组的mean方法。用户要的是前者，所以像np.mean这样的函数应该列出来，而array.mean就不用考虑。 接下来可能需要分几大类。常见的有集中趋势、离散程度、相关性和协方差、直方图、分位数、最值、计数和存在性检查，以及高阶统计量如相关系数等。不过要确认每个类别下有哪些模块函数。 比如，集中趋势可能包括平均值np.mean，中位数np.median，百分位数np.percentile，还有nan开头的函数如np.nanmean，用于处理包含NaN的情况。离散程度的话，标准差np.std，方差np.var，还有极差可能用np.ptp。相关性和协方差有np.cov和np.corrcoef。直方图相关的np.histogram和np.histogram2d、np.histogramdd。分位数相关的np.quantile和np.nanquantile。最值的话，np.amin和np.amax，以及对应的忽略NaN的版本np.nanmin和np.nanmax。计数的话，np.count_nonzero，还有np.any和np.all，虽然严格来说any和all可能不算统计函数，但用户可能希望包含进来，因为它们处理布尔数组的统计。还有np.isin这样的存在检查函数。高阶统计可能包括np.correlate，但要注意和前面相关函数的区别。 需要确认每个函数是否确实是模块级别的函数，而不是方法。例如，np.sum是模块函数，但用户可能要求的是统计函数，而sum可能属于基础运算，但有时候会被包括在统计里。不过用户可能希望更明确的统计函数，比如总和可能不算核心统计指标，但像平均值、标准差这些肯定是。可能需要判断哪些更符合统计的范畴。 另外，要注意处理NaN的函数，如np.nanmean、np.nanmedian等，这些都属于统计函数的一部分，应该单独分类列出。还有像np.unique，虽然主要用来去重，但返回的计数也可以作为统计的一部分，不过不确定是否用户需要这个。可能根据常见用途来决定是否包含。 分位数相关的函数，如np.quantile和np.nanquantile，也是统计中常用的。极差函数np.ptp（peak to peak）可能属于离散程度的一种。相关系数np.corrcoef和协方差矩阵np.cov也是统计中重要的部分。 直方图相关的函数，比如np.histogram用来生成数据的分布情况，应该属于统计函数的一部分。多维直方图如histogram2d和histogramdd可能也需要包括。 在分类的时候，可能需要将每个大类下的函数列出来，例如： 1. 集中趋势：mean, median, average（加权平均），nan版本的这些函数。 2. 离散程度：std, var, ptp，以及对应的nan函数。 3. 分位数相关：quantile, percentile，以及它们的nan处理版本。 4. 相关性与协方差：corrcoef, cov, correlate（可能属于信号处理，但要看具体情况）。 5. 最值：amin, amax，nan版本。 6. 直方图：histogram, histogram2d, histogramdd。 7. 计数与存在性：count_nonzero, any, all, isin。 8. 其他：可能包括unique，或者像bincount这样的函数，但bincount可能属于更基础的运算。 需要检查每个函数是否属于模块级别的，例如np.average是否存在，是的。np.average可以计算加权平均值，属于集中趋势。然后np.ptp是存在的，属于模块函数。 另外，像np.nanpercentile应该也存在，对应的是有NaN值时的百分位数计算。需要确保所有列出的函数都是直接通过np调用的，而不是数组的方法。 可能还需要考虑一些边缘情况，比如np.min和np.max是否应该包括，但用户可能更倾向于使用np.amin和np.amax，或者这两个是相同的？需要确认。在NumPy中，np.amin和np.amax是模块函数，而np.min和np.max可能只是它们的别名，所以应该统一使用amin和amax。 还有像np.sum，虽然属于累加，但可能不算核心统计函数，但如果用户提到统计，可能需要包括。但根据用户的问题，可能更关注的是统计指标如均值、方差等，而不是总和。因此可能排除sum。 最后，整理这些分类，并确保每个函数正确归类，语法正确，使用中文解释，结构清晰，分点列出。</think>以下是NumPy库中与统计相关的模块级函数（非`ndarray`方法）的分类整理，按功能划分： --- ### 一、**集中趋势统计** 1. **平均值计算** - `np.mean()`: 计算数组的算术平均值 - `np.nanmean()`: 忽略`NaN`的算术平均值 - `np.average()`: 计算加权平均值（可指定权重） 2. **中位数计算** - `np.median()`: 计算数组的中位数 - `np.nanmedian()`: 忽略`NaN`的中位数 --- ### 二、**离散程度统计** 1. **标准差与方差** - `np.std()`: 计算标准差 - `np.nanstd()`: 忽略`NaN`的标准差 - `np.var()`: 计算方差 - `np.nanvar()`: 忽略`NaN`的方差 2. **极差** - `np.ptp()`: 计算最大值与最小值的差（Peak to Peak） --- ### 三、**分位数与百分位数** 1. **分位数计算** - `np.quantile()`: 计算指定分位数 - `np.nanquantile()`: 忽略`NaN`的分位数 2. **百分位数计算** - `np.percentile()`: 计算指定百分位数 - `np.nanpercentile()`: 忽略`NaN`的百分位数 --- ### 四、**相关性与协方差** 1. **协方差矩阵** - `np.cov()`: 计算协方差矩阵 2. **相关系数** - `np.corrcoef()`: 计算皮尔逊相关系数矩阵 - `np.correlate()`: 计算一维互相关（用于信号处理） --- ### 五、**直方图与分布** 1. **一维直方图** - `np.histogram()`: 生成数据的直方图分布 2. **多维直方图** - `np.histogram2d()`: 二维直方图 - `np.histogramdd()`: 高维直方图 --- ### 六、**最值统计** 1. **极值查找** - `np.amin()`: 查找数组最小值 - `np.amax()`: 查找数组最大值 - `np.nanmin()`: 忽略`NaN`的最小值 - `np.nanmax()`: 忽略`NaN`的最大值 --- ### 七、**计数与存在性检查** 1. **非零元素计数** - `np.count_nonzero()`: 统计非零元素数量 2. **布尔逻辑统计** - `np.any()`: 检查是否存在`True` - `np.all()`: 检查是否全为`True` 3. **元素存在性检查** - `np.isin()`: 判断元素是否存在于指定集合 --- ### 八、**其他统计工具** 1. **唯一值与计数** - `np.unique()`: 返回唯一值及其计数（需设置`return_counts=True`） 2. **排序相关** - `np.sort()`: 返回排序后的数组（非原地操作） - `np.argsort()`: 返回排序索引 --- ### 使用示例 ```python import numpy as np data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # 忽略NaN计算均值 mean_val = np.nanmean(data) # 输出: 3.0 # 计算标准差 std_val = np.nanstd(data) # 输出: 1.4142 # 生成直方图 counts, bins = np.histogram(data, bins=3) ``` 如果需要更具体的功能说明或实际应用场景，请进一步提问！
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