统计函数

在NumPy中，有许多函数可以用于统计分析。

一、最大/小值

np.max() 和 np.min() 用于计算数组中的最大值和最小值。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

max_value = np.max(arr)
min_value = np.min(arr)

print("最大值:", max_value)
print("最小值:", min_value)

最大值: 5
最小值: 1

二、最值索引

np.argmax() 和 np.argmin() 用于计算数组中的最大值和最小值的索引。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

max_index = np.argmax(arr)
min_index = np.argmin(arr)

print("最大值索引:", max_index)
print("最小值索引:", min_index)

最大值索引: 4
最小值索引: 0

三、总和

np.sum() 用于计算数组中所有元素的总和。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

sum_value = np.sum(arr)

print("总和:", sum_value)

总和: 15

四、均值

np.mean() 用于计算数组中所有元素的均值。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

mean_value = np.mean(arr)

print("均值:", mean_value)

均值: 3.0

五、中位数

np.median() 用于计算数组中所有元素的中位数。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

median_value = np.median(arr)

print("中位数:", median_value)

中位数: 3.0

六、方差和标准差

np.var() 和 np.std() 用于计算数组中所有元素的方差和标准差。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

variance = np.var(arr)
standard_deviation = np.std(arr)

print("方差:", variance)
print("标准差:", standard_deviation)

方差: 2.0
标准差: 1.4142135623730951