numpy.amin()和numpy.amax()

numpy.amin()用于計算數組中元素沿著指定軸的最小值。

numpy.amax()用于計算數組中元素沿著指定軸的最大值

a=np.array([1,3,6],[3,4,11],[6,1,4])

print(np.amin(a,1) #每行最小值

print(np.amin(a,0) #每列最小值

print(np.amax(a) #所有元素中最大值

print(np.amax(a,1)) #j每行的最大值

結果：

[1 3 1]

[1 1 4]

11

[ 6 11? 6]

numpy.ptp()

用來計算數組中元素的最大值與最小值的差(最大值-最小值)。

numpy.percentile()

表示百分比

numpy.percentile(a,q,axis)

a:輸入數組

q:要計算的百分位數

axis:沿著它計算百分位數的軸

對于一個數組，我們設置它的百分位數為20，則我們可以推算出在該數組排序中在百分之20上的值是多少，例如：

percentail百分數

a = np.array([[21, 60, 4], [10, 20, 1]])

print('數組a：')

print(a)

print('調用 percentile() 函數：')

50% 的分位數，就是 a 里排序之后的中位數

print(np.percentile(a, 20))

axis 為 0，在縱列上求

print(np.percentile(a, 20, axis=0))

axis 為 1，在橫行上求

print(np.percentile(a, 20, axis=1))

保持維度不變

print(np.percentile(a, 20, axis=1, keepdims=True))

結果：

數組a：

[[21 60? 4]

[10 20? 1]]

調用 percentile() 函數：

4.0

[12.2 28.?? 1.6]

[10.8? 4.6]

[[10.8]

[ 4.6]]

Process finished with exit code 0

標準差

std=sqrt(mean((x-x.mean()) * * 2)

其中mean((x-x.mean()) * * 2)是指每個樣本與全體樣本值的平均數之差，即方差，標準差就是方差的平方根。

其它統計函數

numpy.mediam()

用于計算數組a中元素的中位數

numpy.average()

將各數值乘以相應的權數，然后加總求和得到總體值，再除以總的單位數。即用來計算加權平均數

numpy.mean()

返回數組元素的算術平均值

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python自带的统计函数_NumPy统计函数的实现方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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