NumPy统计函数的实现方法

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

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
print(np.amin(a,0) #每列最小值
print(np.amax(a) #所有元素中最大值
print(np.amax(a,1)) #j每行的最大值

结果：

[1 3 1] [1 1 4] 11 [ 6 11  6]

numpy.ptp()

用来计算数组中元素的最大值与最小值的差（最大值-最小值）。

numpy.percentile()

表示百分比

numpy.percentile(a,q,axis)

• a:输入数组
• q:要计算的百分位数
• axis:沿着它计算百分位数的轴

对于一个数组，我们设置它的百分位数为20，则我们可以推算出在该数组排序中在百分之20上的值是多少，例如：

percentail百分数
a = np.array([[21, 60, 4], [10, 20, 1]])
print('数组a：')
print(a)

print('调用 percentile() 函数：')
 50% 的分位数，就是 a 里排序之后的中位数
print(np.percentile(a, 20))
 axis 为 0，在纵列上求
print(np.percentile(a, 20, axis=0))
 axis 为 1，在横行上求
print(np.percentile(a, 20, axis=1))
 保持维度不变
print(np.percentile(a, 20, axis=1, keepdims=True))

结果：

数组a： [[21 60  4]  [10 20  1]] 调用 percentile() 函数： 4.0 [12.2 28.   1.6] [10.8  4.6] [[10.8]  [ 4.6]]

Process finished with exit code 0

标准差

std=sqrt(mean((x-x.mean()) * * 2)

其中mean((x-x.mean()) * * 2)是指每个样本与全体样本值的平均数之差，即方差，标准差就是方差的平方根。

其它统计函数

numpy.mediam()

用于计算数组a中元素的中位数

numpy.average()

将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。即用来计算加权平均数

numpy.mean()

返回数组元素的算术平均值

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