Scienza dei dati

Come usare le funzioni Python NumPy mean(), min() e max()?

Come usare le funzioni Python NumPy mean(), min() e max()?

La libreria Python NumPy ha molte funzioni aggregate o statistiche per eseguire diversi tipi di attività con l'array unidimensionale o multidimensionale. Alcune delle utili funzioni aggregate sono mean(), min(), max(), media(), sum(), median(), percentile(), ecc. Gli usi di media(), min() e max() le funzioni sono descritte in questo tutorial. Il significare() la funzione viene utilizzata per restituire il valore medio aritmetico degli elementi dell'array. La media aritmetica viene calcolata dividendo la somma di tutti gli elementi dell'array per il numero totale di elementi dell'array. Se l'asse particolare è menzionato nella funzione, calcolerà il valore medio dell'asse particolare. massimo() la funzione viene utilizzata per scoprire il valore massimo dagli elementi dell'array o dagli elementi del particolare asse dell'array. min() la funzione viene utilizzata per scoprire il valore minimo dagli elementi dell'array o dal particolare asse dell'array.

Uso della funzione mean()

La sintassi della funzione mean() è riportata di seguito.

Sintassi:

insensibile.mean(input_array, axis=Nessuno, dtype=Nessuno, out=Nessuno, keepdims=)

Questa funzione può accettare cinque argomenti. Gli scopi di questi argomenti sono descritti di seguito:

input_array

È un argomento obbligatorio che accetta un array come valore e la media dei valori dell'array viene calcolata da questa funzione.

asse

È un argomento opzionale e il valore di questo argomento può essere un intero o la tupla di interi. Questo argomento è usato per l'array multidimensionale. Se il valore di asse è impostato su 0, la funzione calcolerà la media dei valori della colonna e se il valore di asse è impostato su 1, la funzione calcolerà la media dei valori di riga row.

dtype

È un argomento facoltativo che viene utilizzato per definire il tipo di dati del valore medio.

su

È un argomento opzionale e viene utilizzato quando l'output della funzione dovrà essere archiviato in un array alternativo alternative. In questo caso, la dimensione dell'array di output deve essere la stessa dell'array di input. Il valore predefinito di questo argomento è Nessuna.

Keepdim

È un argomento opzionale e qualsiasi valore booleano può essere impostato in questo argomento. Viene utilizzato per trasmettere correttamente l'output in base all'array di input.

Questa funzione restituisce un array di valori medi se il valore dell'argomento out è impostato su Nessuna, altrimenti la funzione restituisce il riferimento all'array di output.

Esempio: utilizzo della funzione mean()

L'esempio seguente mostra come è possibile calcolare il valore medio di un array unidimensionale e bidimensionale. Qui, la prima funzione mean() viene utilizzata con un array unidimensionale di numeri interi e la seconda funzione mean() viene utilizzata con un array bidimensionale di numeri interi.

# importa la libreria NumPy
importa numpy come np
# Crea un array unidimensionale
np_array = np.matrice([6, 4, 9, 3, 1])
# Stampa array e valori medi
print("I valori dell'array NumPy unidimensionale sono:\n ", np_array)
print("Il valore medio dell'array unidimensionale è:\n", np.mean(np_array))
# Crea un array bidimensionale
np_array = np.matrice([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Stampa array e valori medi
print("\nI valori dell'array NumPy bidimensionale sono:\n  ", np_array)
print("I valori medi dell'array bidimensionale sono:\n", np.mean(np_array, asse=0))

Produzione:

Il seguente output apparirà dopo aver eseguito lo script sopra.

Uso della funzione max()

La sintassi della funzione max() è riportata di seguito.

Sintassi:

insensibile.max(input_array, asse=Nessuno, out=Nessuno, keepdims=Nessuno, iniziale=Nessuno, dove=Nessuno)

Questa funzione può prendere sei argomenti. Gli scopi di questi argomenti sono descritti di seguito:

input_array

È un argomento obbligatorio che accetta un array come valore e questa funzione trova il valore massimo dell'array.

asse

È un argomento opzionale e il suo valore può essere un intero o la tupla di interi. Questo argomento è usato per l'array multidimensionale.

su

È un argomento facoltativo e viene utilizzato quando l'output della funzione dovrà essere archiviato in un array alternativo.

Keepdim

È un argomento facoltativo e qualsiasi valore booleano può essere impostato in questo argomento. Viene utilizzato per trasmettere correttamente l'output in base all'array di input.

iniziale

È un argomento opzionale che viene utilizzato per impostare il valore minimo dell'output.

dove

È un argomento opzionale che viene utilizzato per confrontare gli elementi dell'array per scoprire il valore massimo. Il valore predefinito di questo argomento è Nessuna.

Questa funzione restituisce il valore massimo per l'array unidimensionale o un array dei valori massimi per l'array multidimensionale.

Esempio: utilizzo della funzione max()

L'esempio seguente mostra l'uso della funzione max() per scoprire il valore massimo di un array unidimensionale.

# importa la libreria NumPy
importa numpy come np
# Crea un array NumPy di ​​interi
np_array = np.matrice([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Trova il valore massimo dall'array
valore_max = np.max(np_array)
# Stampa il valore massimo
print('Il valore massimo dell'array è: ', max_value)

Produzione:

Il seguente output apparirà dopo aver eseguito lo script sopra.

Uso della funzione min()

La sintassi della funzione min() è riportata di seguito.

Sintassi:

insensibile.min(input_array, asse=Nessuno, out=Nessuno, keepdims=Nessuno, iniziale=Nessuno, dove=Nessuno)

Gli scopi degli argomenti di questa funzione sono gli stessi della funzione max() che è stata spiegata nella parte della funzione max(). Questo restituisce il valore minimo dell'array di input.

Esempio: utilizzo della funzione min()

L'esempio seguente mostra l'uso della funzione min() per scoprire il valore minimo di un array unidimensionale.

# importa la libreria NumPy
importa numpy come np
# Crea un array NumPy di ​​interi
np_array = np.matrice([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Trova il valore massimo dall'array
valore_max = np.max(np_array)
# Stampa il valore massimo
print('Il valore massimo dell'array è: ', max_value)

Produzione:

Il seguente output apparirà dopo aver eseguito lo script sopra.

Conclusione

Gli scopi di tre utili funzioni aggregate (mean(), max() e min()) sono stati spiegati in questo tutorial per aiutare i lettori a conoscere i modi di usare queste funzioni nello script python.

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