numpy中的常用統計函式

import numpy as np

# 統計函式
arr = np.arange(20)
.reshape(4,
5)print
('arr:'
,arr)
# 求和函式sum
# axis不設定預設對整個陣列進行求和計算
sum= np.
sum(arr)
print
(sum
)# axis=0 沿縱軸
sum_1 = np.
sum(arr,axis=0)
print
(sum_1)
# axis = 1 沿橫軸
sum_2 = np.
sum(arr,axis=1)
print
(sum_2)
print
(type
(sum_2)
)# cumsum()也是計算陣列求和，不過是計算陣列的累計和，包括每次累計的情況
cumsum_1 = np.cumsum(arr)
print
(cumsum_1)
cumsum_2 = np.cumsum(arr,axis=0)
print
(cumsum_2)
cumsum_3 = np.cumsum(arr,axis=1)
print
(cumsum_3)
# mean()計算陣列的均值
mean_1 = np.mean(arr)
print
(mean_1)
mean_2 = np.mean(arr,axis=0)
print
(mean_2)
mean_3 = np.mean(arr,axis=1)
print
(mean_3)
# std() 計算陣列的標準差
std_1 = np.std(arr)
print
(std_1)
std_2 = np.std(arr,axis=0)
print
(std_2)
std_3 = np.std(arr,axis=1)
# var()計算陣列的方差
var_0 = np.var(arr)
var_1 = arr.var(axis=0)
var_2 = arr.var(axis=1)
print
(var_0)
print
(var_1)
print
(var_2)
# min(),max()計算陣列的最小值和最大值
print
(np.
min(arr)
)print
(np.
min(arr,axis=0)
)print
(np.
max(arr,axis=1)
)# 重複和去重
arr2 = np.array([[
22,33,
22],[
44,22,
66]])
print
('arr2'
,arr2)
print
(np.unique(arr2)
)print
(np.tile(arr2,2)
)print
(np.repeat(arr2,
2,axis=0)
)# 轉置和逆矩陣，檢視,共軛轉置
matr3 = np.mat(
'1,2,3,4;4,5,6,7;7,8,9,0'
)print
('arr3'
,matr3)
print
(matr3.t)
print
(matr3.i)
print
(matr3.h)
# sort() argsort() 排序 排序下標
print
(np.sort(arr2)
)print
(np.sort(arr2,axis=0)
)print
(np.argsort(arr2)
)

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