Python Numpy统计函数

本文详细介绍NumPy库中核心的统计函数,包括求和、平均值、加权平均值、标准差、方差等计算方法,以及如何查找数组中的极值、中位数和计算值域。通过具体函数讲解,帮助读者掌握数据处理与分析的技巧。

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=None,weights=None) :根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值,weights表示权重。
四、std(a, axis=None) :根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差。
五、var(a, axis=None) :根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差。
六、min(a) max(a) :计算数组a中元素的最小值、最大值。
七、argmin(a) argmax(a): 计算数组a中元素最小值、最大值的降一维后下标。
八、unravel_index(index, shape) :根据shape将一维下标index转换成多维下标。
九、ptp(a) :计算数组a中元素最大值与最小值的差。
十、median(a) :计算数组a中元素的中位数(中值)。

### Python Numpy函数及其用法 Numpy 是一个强大的科学计算库,在数据处理方面提供了丰富的功能。为了获取 Numpy 中所有函数的列表以及它们的具体用法,可以访问官方文档或通过内置的帮助工具来查询。 #### 使用 `help` 函数查看特定函数帮助信息 对于任何想要了解具体使用的 Numpy 函数,可以通过 Python 的内建 help() 方法获得详细的说明: ```python import numpy as np help(np.array) # 查看array函数的帮助信息 ``` #### 浏览官方文档 最全面的方式还是直接查阅[Numpy 官方文档](https://numpy.org/doc/stable/reference/),这里包含了所有的模块、类和方法介绍,并附带了大量的例子[^1]。 #### 常见函数示例 - **创建数组** 创建一维数组: ```python import numpy as np one_d_array = np.array([1, 2, 3]) ``` - **数学运算** 对整个数组应用三角函数: ```python angles = np.array([0, np.pi/2, np.pi]) sin_values = np.sin(angles) ``` - **线性代数操作** 计算两个矩阵相乘的结果: ```python matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) product_matrix = np.dot(matrix_a, matrix_b) ``` - **统计分析** 获取平均值、标准统计数据: ```python data_points = np.random.randn(100) mean_value = np.mean(data_points) std_deviation = np.std(data_points) ``` 这些只是冰山一角;实际上 Numpy 提供了许多其他有用的特性和支持大量不同的应用场景。建议深入研究其官方文档以探索更多可能性。
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