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【数据分析&数据挖掘】数组的统计分析

时间:2019-12-29 18:50:55      阅读:90      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:一个   风格   port   方差   nump   style   统计分析   数据   统计   

 1 import numpy as np
 2 
 3 # 创建一个数组
 4 arr = np.array([[1, 2],[3, 4]])
 5 print("arr: \n", arr)
 6 
 7 # 对数组进行统计分析
 8 # sum mean std var min max argmin argmax cumsum cumprod
 9 # 按照行的方向
10 print("arr的统计和: \n", np.sum(arr, axis=0))
11 print("arr的统计均值: \n", np.mean(arr, axis=0))
12 print("arr的统计标准差: \n", np.std(arr, axis=0))
13 print("arr的统计方差: \n", np.var(arr, axis=0))
14 print("arr的统计最小值: \n", np.min(arr, axis=0))
15 print("arr的统计最大值: \n", np.max(arr, axis=0))
16 print("arr的统计最小值的下标: \n", np.argmin(arr, axis=0))
17 print("arr的统计最大值的下标: \n", np.argmax(arr, axis=0))
18 print("arr的统计累计和: \n", np.cumsum(arr, axis=0))
19 print("arr的统计累计积: \n", np.cumprod(arr, axis=0))
20 
21 # 按照列的方向
22 print("arr的统计和: \n", np.sum(arr, axis=1))
23 print("arr的统计均值: \n", np.mean(arr, axis=1))
24 print("arr的统计标准差: \n", np.std(arr, axis=1))
25 print("arr的统计方差: \n", np.var(arr, axis=1))
26 print("arr的统计最小值: \n", np.min(arr, axis=1))
27 print("arr的统计最大值: \n", np.max(arr, axis=1))
28 print("arr的统计最小值的下标: \n", np.argmin(arr, axis=1))
29 print("arr的统计最大值的下标: \n", np.argmax(arr, axis=1))
30 print("arr的统计累计和: \n", np.cumsum(arr, axis=1))
31 print("arr的统计累计积: \n", np.cumprod(arr, axis=1))
32 
33 # 没有指定轴——按照C风格展开,然后再去统计指标
34 print("arr的统计和: \n", np.sum(arr))
35 print("arr的统计均值: \n", np.mean(arr))
36 print("arr的统计标准差: \n", np.std(arr))
37 print("arr的统计方差: \n", np.var(arr))
38 print("arr的统计最小值: \n", np.min(arr))
39 print("arr的统计最大值: \n", np.max(arr))
40 print("arr的统计最小值的下标: \n", np.argmin(arr))
41 print("arr的统计最大值的下标: \n", np.argmax(arr))
42 print("arr的统计累计和: \n", np.cumsum(arr))
43 print("arr的统计累计积: \n", np.cumprod(arr))

【数据分析&数据挖掘】数组的统计分析

标签:一个   风格   port   方差   nump   style   统计分析   数据   统计   

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