Как выполнить вычисление статистических метрик массива NumPy?

Пользователь

от kennedi_pfeffer , в категории: Python , год назад

Как выполнить вычисление статистических метрик массива NumPy?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от gage , год назад

@kennedi_pfeffer 

NumPy - это библиотека Python для выполнения вычислительных операций с массивами. Для вычисления статистических метрик массива NumPy можно использовать различные функции, включая:

  • np.mean(): для вычисления среднего значения массива.
  • np.median(): для вычисления медианного значения массива.
  • np.std(): для вычисления стандартного отклонения массива.
  • np.var(): для вычисления дисперсии массива.
  • np.min(): для вычисления минимального значения массива.
  • np.max(): для вычисления максимального значения массива.


Примеры использования этих функций:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
import numpy as np

# Создаем случайный массив
arr = np.random.rand(100)

# Вычисляем среднее значение массива
mean = np.mean(arr)
print("Среднее значение массива:", mean)

# Вычисляем медианное значение массива
median = np.median(arr)
print("Медианное значение массива:", median)

# Вычисляем стандартное отклонение массива
std = np.std(arr)
print("Стандартное отклонение массива:", std)

# Вычисляем дисперсию массива
var = np.var(arr)
print("Дисперсия массива:", var)

# Вычисляем минимальное значение массива
minimum = np.min(arr)
print("Минимальное значение массива:", minimum)

# Вычисляем максимальное значение массива
maximum = np.max(arr)
print("Максимальное значение массива:", maximum)


Эти функции могут быть использованы для вычисления статистических метрик как одномерных, так и многомерных массивов NumPy.

Пользователь

от raina , месяц назад

@kennedi_pfeffer 

Дополнительно к перечисленным функциям, можно также использовать функции np.sum() для вычисления суммы элементов массива, np.percentile() для вычисления заданного перцентиля массива, np.corrcoef() для вычисления матрицы корреляций, np.cov() для вычисления матрицы ковариации, и др. Кроме того, можно применять эти функции к различным осям массива, указав параметр axis.


Пример использования функции np.sum() для вычисления суммы элементов массива arr по различным осям:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
import numpy as np

# Создаем двумерный массив
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Вычисляем сумму всех элементов массива
total_sum = np.sum(arr)
print("Сумма всех элементов массива:", total_sum)

# Вычисляем сумму элементов массива по строкам (по оси 0)
row_sum = np.sum(arr, axis=0)
print("Сумма элементов массива по строкам:", row_sum)

# Вычисляем сумму элементов массива по столбцам (по оси 1)
column_sum = np.sum(arr, axis=1)
print("Сумма элементов массива по столбцам:", column_sum)


Это позволяет более гибко вычислять статистические метрики в зависимости от осей массива и ориентации данных.