numpy-04-统计分析

Posted 2021-06-10 数学小学霸

numpy-04-统计分析

一.常见函数

1.1排序

1.基本

c = np.array([55,4,6])
c.sort(axis = 0)
c

结果

array([ 4,  6, 55])

2.多维

说明

axis = 1	横轴排序
axis = 0	纵轴排序

d = np.random.randint(3,99,size = (3,3))
d
d.sort(axis = 0)
d
d.sort(axis = 1)
d

结果

array([[70, 72, 23],
       [60, 65, 42],
       [42, 33, 95]])
array([[42, 33, 23],
       [60, 65, 42],
       [70, 72, 95]])
array([[23, 33, 42],
       [42, 60, 65],
       [70, 72, 95]])

3.得到排序后的下标

c = np.array([55,4,6])
c
# 只是想得到排序后的下标
index = c.argsort()
index

结果

array([55,  4,  6])
array([1, 2, 0], dtype=int32)

1.2.去重

1.unique

d = np.tile(c,2)
d
np.unique(c)

结果

array([55,  4,  6, 55,  4,  6])
array([ 4,  6, 55])

1.3.重复

1.tile

c
# 重复c种的元素2次
# 是这个序列重复2次
np.tile(c,2)

结果

array([55,  4,  6])
array([55,  4,  6, 55,  4,  6])

2.repeat

c
# 重复c种的元素2次
# 是每个元素重复
np.repeat(c,2)

结果

array([55,  4,  6])
array([55, 55,  4,  4,  6,  6])

二.常用统计函数

2.1常见的

t.sum()	求和
t.mean()	均值
np.median()	中值
t.max()	最大值
t.min()	最小值
np.ptp()	极值
t.std()	标准差

三.统计一个csv文件

3.1.读取

# 读取数据
data = np.loadtxt('./iris_sepal_length.csv')
data

3.2.排序

data.sort()
data

3.3.去重

np.unique(data)

3.4.求和

# 全部求个
np.sum(data)

3.5.累积和

# 累积和
np.cumsum(data)

3.6.统计

# 均值
np.mean(data)

# 标准差
np.std(data)

# 方差
np.var(data)

# 最小值
np.min(data)

# 最大值
np.max(data)

# 累积积
np.cumprod(data)

结果

5.843333333333334
0.8253012917851409
0.6811222222222223
4.3
7.9