使用NumPy怎么一個(gè)統(tǒng)計(jì)函數(shù)？很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

主要從事網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、PC網(wǎng)站建設(shè)（電腦版網(wǎng)站建設(shè)）、wap網(wǎng)站建設(shè)（手機(jī)版網(wǎng)站建設(shè)）、自適應(yīng)網(wǎng)站建設(shè)、程序開發(fā)、微網(wǎng)站、微信小程序開發(fā)等，憑借多年來在互聯(lián)網(wǎng)的打拼，我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)積累了豐富的網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，集策劃、開發(fā)、設(shè)計(jì)、營(yíng)銷、管理等多方位專業(yè)化運(yùn)作于一體，具備承接不同規(guī)模與類型的建設(shè)項(xiàng)目的能力。

numpy.amin()和numpy.amax()

numpy.amin()用于計(jì)算數(shù)組中元素沿著指定軸的最小值。

numpy.amax()用于計(jì)算數(shù)組中元素沿著指定軸的大值

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)  #所有元素中大值
print(np.amax(a,1)) #j每行的大值

結(jié)果：

[1 3 1]
[1 1 4]
11
[ 6 11  6]

numpy.ptp()

用來計(jì)算數(shù)組中元素的大值與最小值的差（大值-最小值）。

numpy.percentile()

表示百分比

numpy.percentile(a,q,axis)

• a:輸入數(shù)組

• q:要計(jì)算的百分位數(shù)

• axis:沿著它計(jì)算百分位數(shù)的軸

對(duì)于一個(gè)數(shù)組，我們?cè)O(shè)置它的百分位數(shù)為20，則我們可以推算出在該數(shù)組排序中在百分之20上的值是多少，例如：

percentail百分?jǐn)?shù)
a = np.array([[21, 60, 4], [10, 20, 1]])
print('數(shù)組a：')
print(a)

print('調(diào)用 percentile() 函數(shù)：')
 50% 的分位數(shù)，就是 a 里排序之后的中位數(shù)
print(np.percentile(a, 20))
 axis 為 0，在縱列上求
print(np.percentile(a, 20, axis=0))
 axis 為 1，在橫行上求
print(np.percentile(a, 20, axis=1))
 保持維度不變
print(np.percentile(a, 20, axis=1, keepdims=True))

結(jié)果：

數(shù)組a：
[[21 60  4]
 [10 20  1]]
調(diào)用 percentile() 函數(shù)：
4.0
[12.2 28.   1.6]
[10.8  4.6]
[[10.8]
 [ 4.6]]

Process finished with exit code 0

標(biāo)準(zhǔn)差

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

其中mean((x-x.mean()) * * 2)是指每個(gè)樣本與全體樣本值的平均數(shù)之差，即方差，標(biāo)準(zhǔn)差就是方差的平方根。

其它統(tǒng)計(jì)函數(shù)

numpy.mediam()

用于計(jì)算數(shù)組a中元素的中位數(shù)

numpy.average()

將各數(shù)值乘以相應(yīng)的權(quán)數(shù)，然后加總求和得到總體值，再除以總的單位數(shù)。即用來計(jì)算加權(quán)平均數(shù)

numpy.mean()

返回?cái)?shù)組元素的算術(shù)平均值

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