Numpy模块常用的聚合操作 常用的数学函数 常用的统计函数

鳄鱼君

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常用的聚合操作

sum,max,min,mean。首先导入numpy并起别名np,然后创建一个随机二维数组,并固定随机性:

import numpy as np
np.random.seed(1)

arr=np.random.randint(0,100,size=(2,3)) #创建一个二维数组 二行三列
arr.sum(axis=0) #每一列的和
arr.sum(axis=1) #每一行的和

其它同理,如果axis为None,表示所有的和

常用的数学函数

Numpy提供了标准的三角函数:sin()、cos()、tan()。numpy.around(a,decimals)函数返回指定数字的四舍五入值。参数说明:a(数组)、decimals(舍入的小数位数,默认为0.如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置)。

np.sin(arr) #求正玄函数
arr
# array([[37, 12, 72],
#       [ 9, 75,  5]])

np.around(arr,decimals=-1) #从小数点左边一位进行四舍五入
# array([[40, 10, 70],
#       [10, 80,  0]])

decimals为负,表示小数点左侧,为正,表示右侧。

常用的统计函数

numpy.amin()和numpy.amax(),用于计算数组中的元素沿指定轴的最小、最大值。
numpy.ptp():计算数组中元素最大值与最小值的差(最大值-最小值)。
numpy.median()函数用于计算数组a中元素的中位数(中值)。

 

标准差std():标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
公式:std=sqrt(mean((x-x.mean())**2)
如果数组是[1,2,3,4],则其平均值为2.5。因此,差的平方是[2.25,0.25,0.25,2.25],并且其平均值的平方根除4,即sqrt(5/4),结果为1.11803399887499849
方差var():统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数,即标准差是方差的平方根。

标准差越小越好,表示的是数据的波动情况,跟数学中的一样:

a=np.array([22,33,23,43,34])
a.std() # 标准差
a.var() # 方差

矩阵相关

Numpy中包含了一个矩阵库(numpy.matlib),该模块中的函数返回的事一个矩阵,而不是ndarry对象,一个的矩阵是一个由行(row)列(column)元素排列成的矩形阵列。

numpy.matlib.identity()函数返回给定大小的单位矩阵。单位矩阵是个方阵,从左上角到右下角的对角线(称为主对角线的元素均为1,除此以外全都为0)。矩阵的知识跟大学数学的一样。

转置矩阵:

arr
# array([[37, 12, 72],
#       [ 9, 75,  5]])

arr.T
# array([[37,  9],
#       [12, 75],
#       [72,  5]])

矩阵相乘。numpy.dot(a,b,out=None),其中a表示ndarray数组,b表示ndarray数组。矩阵相加:相同位置的数字相加。矩阵减法类似。矩阵乘法就变的不一样了。第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第一列并相加,第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第二列并相加,以此类推。矩阵相乘:

a1=np.array([[2,1],[4,3]])

# array([[2, 1],
#       [4, 3]])

a2=np.array([[1,2],[1,0]])

# array([[1, 2],
#       [1, 0]])

np.dot(a1,a2)
# array([[3, 4],
#       [7, 8]])

2×1+1×1=3,2×2+1×0=4,4×1+3×1=7,4×2+3×0=8,就这么来算,跟数学中的矩阵相乘一模一样。

未经允许不得转载:作者:鳄鱼君, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 鳄鱼君
原文地址:《Numpy模块常用的聚合操作 常用的数学函数 常用的统计函数》 发布于2020-05-10

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