Duomenų mokslas

Kaip naudotis „Python NumPy“ funkcijomis „mean ()“, „min“ („max“) ir „max“ ()?

Kaip naudotis „Python NumPy“ funkcijomis „mean ()“, „min“ („max“) ir „max“ ()?

„Python NumPy“ bibliotekoje yra daugybė suvestinių ar statistinių funkcijų, skirtų atlikti įvairių tipų užduotis naudojant vienmatį ar daugialypį masyvą. Kai kurios naudingos suvestinės funkcijos yra vidurkis (), min (), max (), vidurkis (), suma (), mediana (), procentilis () ir kt. Naudojimas vidurkis (), min () ir max () funkcijos aprašytos šioje pamokoje. The reiškia () funkcija naudojama masyvo elementų aritmetinei vidutinei vertei grąžinti. Aritmetinis vidurkis apskaičiuojamas dalijant visų masyvo elementų sumą iš bendro masyvo elementų skaičiaus. Jei funkcijoje minima konkreti ašis, tada ji apskaičiuos vidutinę konkrečios ašies vertę. maks. () Funkcija naudojama norint sužinoti maksimalią vertę iš masyvo elementų arba tam tikros masyvo ašies elementų. min. () Funkcija naudojama norint sužinoti mažiausią vertę iš masyvo elementų arba konkrečios masyvo ašies.

Vidutinės () funkcijos naudojimas

Funkcijos „vidurkis“ () sintaksė pateikta žemiau.

Sintaksė:

numpy.vidurkis (įvesties_braižas, ašis = Nėra, tipo tipas = Nėra, išvestis = Nėra, išlaikymo reikšmės =)

Ši funkcija gali turėti penkis argumentus. Šių argumentų tikslai aprašyti toliau:

input_array

Tai yra privalomas argumentas, kurio vertė yra masyvas, o masyvo reikšmių vidurkis apskaičiuojamas pagal šią funkciją.

ašis

Tai neprivalomas argumentas, kurio reikšmė gali būti sveikasis skaičius arba sveikųjų skaičių kartotinis. Šis argumentas naudojamas daugialypiam masyvui. Jei vertė ašis yra nustatyta kaip 0, tada funkcija apskaičiuos stulpelio verčių vidurkį ir, jei reikšmė ašis yra nustatytas į 1, tada funkcija apskaičiuos eilutės verčių vidurkį.

dtype

Tai neprivalomas argumentas, naudojamas apibrėžiant vidutinės vertės duomenų tipą.

išėjo

Tai yra neprivalomas argumentas ir naudojamas, kai funkcijos išvestį reikės saugoti alternatyviame masyve. Tokiu atveju išvesties masyvo matmuo turi būti toks pats kaip įvesties masyvo. Numatytoji šio argumento reikšmė yra Nė vienas.

palaikyti

Tai yra pasirinktinis argumentas, ir šiame argumente galima nustatyti bet kurią loginę reikšmę. Jis naudojamas tinkamai perduoti išvestį, remiantis įvesties masyvu.

Ši funkcija pateikia vidutinių verčių masyvą, jei parametro out reikšmė nustatyta Nė vienas, priešingu atveju funkcija grąžina išvesties masyvo nuorodą.

Pavyzdys: funkcijos „mean ()“ naudojimas

Šis pavyzdys parodo, kaip galima apskaičiuoti vidutinę vienmatės ir dvimatės masyvo vertę. Pirmoji funkcija „mean ()“ naudojama su vienmatiu sveikųjų skaičių masyvu, o antroji funkcija „mean ()“ - su dviejų matmenų sveikųjų skaičių masyvu.

# importuoti „NumPy“ biblioteką
importuoti numerį kaip np
# Sukurkite vienmatį masyvą
np_array = np.masyvas ([6, 4, 9, 3, 1])
# Spausdinti masyvą ir vidutines reikšmes
spausdinti ("Vienmatės NumPy masyvo reikšmės yra: \ n", np_array)
print ("Vidutinė vienmatės masyvo vertė yra: \ n", np.vidurkis (np_array))
# Sukurkite dvimatį masyvą
np_array = np.masyvas ([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Spausdinti masyvą ir vidutines reikšmes
spausdinti ("\ nDvipusio NumPy masyvo reikšmės yra: \ n", np_array)
spausdinti ("Vidutinės dviejų matmenų masyvo vertės yra: \ n", np.vidurkis (np_array, ašis = 0))

Rezultatas:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

Funkcijos max () naudojimas

Funkcijos max () sintaksė pateikta žemiau.

Sintaksė:

numpy.max (input_array, ašis = None, out = Nėra, keepdims = Nėra, pradinis = Nėra, kur = Nėra)

Ši funkcija gali turėti šešis argumentus. Šių argumentų tikslai aprašyti toliau:

input_array

Tai yra privalomas argumentas, kurio vertė yra masyvas, ir ši funkcija nustato maksimalią masyvo vertę.

ašis

Tai yra pasirinktinis argumentas, kurio vertė gali būti sveikasis skaičius arba sveikųjų skaičių kartotinis. Šis argumentas naudojamas daugialypiam masyvui.

išėjo

Tai neprivalomas argumentas ir naudojamas, kai funkcijos išvestį reikės saugoti alternatyviame masyve.

palaikyti

Tai yra pasirinktinis argumentas, ir šiame argumente galima nustatyti bet kurią loginę reikšmę. Jis naudojamas tinkamai perduoti išvestį, remiantis įvesties masyvu.

pradinis

Tai yra neprivalomas argumentas, naudojamas nustatyti mažiausią išvesties vertę.

kur

Tai yra neprivalomas argumentas, naudojamas masyvo elementams palyginti, norint sužinoti didžiausią vertę. Numatytoji šio argumento reikšmė yra Nė vienas.

Ši funkcija grąžina didžiausią vienos dimensijos masyvo vertę arba daugiasluoksnės masyvo didžiausių verčių masyvą.

Pavyzdys: Naudojant funkciją max ()

Šiame pavyzdyje parodyta, kaip naudojama funkcija max (), norint sužinoti maksimalią vienos dimensijos masyvo vertę.

# importuoti „NumPy“ biblioteką
importuoti numerį kaip np
# Sukurkite skaičių skaičių masyvą
np_array = np.masyvas ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Raskite didžiausią masyvo vertę
max_value = np.maks. (np_array)
# Spausdinkite didžiausią vertę
spausdinti ('Maksimali masyvo reikšmė yra:', max_value)

Rezultatas:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

Min () funkcijos naudojimas

Funkcijos min () sintaksė pateikta žemiau.

Sintaksė:

numpy.min (įvesties_dabarymas, ašis = Nėra, išėjimas = Nėra, keepdims = Nėra, pradinis = Nėra, kur = Nėra)

Šios funkcijos argumentų tikslai yra tokie patys kaip funkcijos max (), kuri buvo paaiškinta funkcijos max () dalyje. Tai grąžina mažiausią įvesties masyvo vertę.

Pavyzdys: naudokite funkciją min ()

Šiame pavyzdyje parodyta funkcijos min () naudojimas norint sužinoti mažiausią vienos dimensijos masyvo vertę.

# importuoti „NumPy“ biblioteką
importuoti numerį kaip np
# Sukurkite skaičių skaičių masyvą
np_array = np.masyvas ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Raskite didžiausią masyvo vertę
max_value = np.maks. (np_array)
# Spausdinkite didžiausią vertę
spausdinti ('Maksimali masyvo reikšmė yra:', max_value)

Rezultatas:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

Išvada

Šioje pamokoje buvo paaiškinti trijų naudingų suvestinių funkcijų (mean (), max () ir min ()) tikslai, kad skaitytojai galėtų sužinoti šių funkcijų naudojimo Python scenarijuje būdus.

5 populiariausi „Linux“ skirtų ergonomiškų kompiuterinių pelių produktai
Ar ilgalaikis kompiuterio naudojimas sukelia riešo ar pirštų skausmą?? Ar jūs kenčiate nuo sąnarių standumo ir nuolat turite paspausti rankas? Ar jauč...
How to Change Mouse and Touchpad Settings Using Xinput in Linux
Most Linux distributions ship with “libinput” library by default to handle input events on a system. It can process input events on both Wayland and X...
Peržiūrėkite pelės mygtukus skirtingai programinei įrangai naudodami „X-Mouse Button Control“
Galbūt jums reikia įrankio, kuris galėtų pakeisti jūsų pelės valdymą kiekvienoje jūsų naudojamoje programoje. Tokiu atveju galite išbandyti programą, ...