Python中numpy的統計函式
阿新 • • 發佈：2018-12-04
Python中numpy的統計函式
axis = 0 / 1 / None 0代表column 1代表row None不加以區分
| 函式 | 含義 |
|---|---|
sum(a, axis=None) |
根據給定軸axis計算陣列a相關元素之和,axis整數或元組 |
mean(a, axis=None) |
根據給定軸axis計算陣列a相關元素的期望,axis整數或元組 |
average(a,axis=None,weights=None) |
根據給定軸axis計算陣列a相關元素的加權平均值 |
std(a, axis=None) |
根據給定軸axis計算陣列a相關元素的標準差 |
var(a, axis=None) |
根據給定軸axis計算陣列a相關元素的方差 |
min(a) max(a) |
計算陣列a中元素的最小值、最大值 |
argmin(a) argmax(a) |
計算陣列a中元素最小值、最大值的降一維後下標 |
unravel_index(index, shape) |
根據shape將一維下標index轉換成多維下標 |
ptp(a) |
計算陣列a中元素最大值與最小值的差 |
median(a) |
計算陣列a中元素的中位數(中值) |
sum(a, axis=None) 元素和
mean(a, axis=None) 期望
average(a,axis=None,weights=None) 平均值
按依次對同一列按順序乘以權值 (權值數量為陣列行/列元素數)
如 61 + 102 + 19*3 / (1+2+3) = 13.83333333
std(a, axis=None) 標準差
var(a, axis=None)
min(a) max(a) 最大最小值
argmin(a) argmax(a)
unravel_index(index, shape)
ptp(a)
median(a)
另:梯度函式
np.gradient(f)
兩邊邊值為後項與前項的差
中間值為此值的前項與後項的差除2
一維時：
多維時：
前一陣列為最外層的梯度
後一陣列為第二層維度的梯度