【笔记】python数据分析——统计学运算

qianshang666

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统计学运算

今天要说的是统计学运算中要用到的，希望大家能够背下，最低标准也要能够熟练运用

import numpy as np
arr1 = np.random.randint(1,4,(3,3))
print(arr1)

上面的代码就是创建一个三行三列在1-3之间的数，下面所有代码都是以上面为基础来演示

mean(平均值)

print(arr1.mean())

运行结果：
2.3333333333333335
这样就实现了求出这个数组的平均值

sum(求和)

print(arr1.sum())

运行结果：
21
这个就是实现数组求和操作

std(标准差)

print(arr1.std())

运行结果：
0.6666666666666666
标准差公式意义 所有数减去其平均值的平方和，
所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），
再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

var(方差)

print(arr1.var())

运行结果：
0.4444444444444444
数组中每个值与全体值的平均数之差的平方值的平均数就叫做方差

argmin(最小元素索引)

print(arr1.argmin())

运行结果：
7
意思是索引为7的那个元素值最小

argmax(最大元素索引)

print(arr1.argmax())

运行结果：
1
意思是索引为1的那个元素值最大

cumsum(元素累计和)

print(arr1.cumsum())

运行结果：
[2 5 7 10 12 14 17 18 21]
累计和不是求和，而是后面那个元素是前面全部元素之和
如第一个数就是第一个元素，第二个数就是前两个数之和，第三个数就是前三个数之和
但累计和的最后一个元素的值就是求和sum的值

cumprod(元素累计积)

print(arr1.cumprod())

运行结果：
[   2    6   12   36   72  144  432  432 1296]
后面那个元素是前面全部元素之积
如第一个数就是第一个元素，第二个数就是前两个数之积，第三个数就是前三个数之积

质的运用

上面说的那些其实我们都可以加上它的质，0质就是横向，1质就是纵向，接下来我举两个栗子

print(arr.mean(axis=0))

运行结果：
[2.66666667 2.         2.33333333]
这个代码的意思就是求出每一个0质(也就是横向)的平均值，结果是浮点型数据

print(arr.cumsum(axis=1))

运行结果：
[[2 5 7]
[3 5 7]
[3 4 7]]
这个代码就是按列累加

今天主要的内容就是大家能够记住这些统计学运算，并且熟练的运用，质不是这里的重点，之前的笔记中我也是记录了质的

今日鸡汤

无论明天是什么样的，后天你总会知道，所以不用那么着急，做好今天就够了。

qianshang666

bloodwolf4177 发表于 2021-3-11 13:01
感谢楼主分享，内容没看，先喝鸡汤

干了这碗鸡汤，然后再看内容

o824

顶一个 学习下     

zhengxinjun

回头发一个pandas的

qianshang666

zhengxinjun 发表于 2021-3-11 00:21
回头发一个pandas的

马上就到pandas了

男神

背啥背啊 直接收藏就行了

qianshang666

男神 发表于 2021-3-11 01:05
背啥背啊 直接收藏就行了

这当然也可以呀

gotobed

学习了，感谢分享

w547890

回头发一个pandas的

ciker_li

坚持写完啊

qianshang666

w547890 发表于 2021-3-11 07:45
回头发一个pandas的

快到了，一步一步来的