Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)

1.NumPy 位运算

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第1张图片
具体操作可看此链接

2.NumPy 字符串函数

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第2张图片

3.NumPy 数学函数

(1)三角函数sin()、cos()、tan()
import numpy as np

a = np.array([0, 30, 45, 60, 90])
print('不同角度的正弦值:')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print(np.sin(a * np.pi / 180))
print('\n')
print('数组中角度的余弦值:')
print(np.cos(a * np.pi / 180))
print('\n')
print('数组中角度的正切值:')
print(np.tan(a * np.pi / 180))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第3张图片

arcsin,arccos,和 arctan 函数返回给定角度的 sin,cos 和 tan 的反三角函数
(2)舍入函数
1)numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值
import numpy as np
 
a = np.array([1.0,5.55,  123,  0.567,  25.532])  
print  ('原数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('舍入后:')
print (np.around(a))
print (np.around(a, decimals =  1))
print (np.around(a, decimals =  -1))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第4张图片

decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置
2)numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数,即向下取整。
import numpy as np
 
a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])
print ('提供的数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组:')
print (np.floor(a))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第5张图片

3)numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数,即向上取整。

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第6张图片

4.NumPy 算术函数

(1)NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide()。
需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。
import numpy as np 
 
a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)  
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('第二个数组:')
b = np.array([10,10,10])  
print (b)
print ('\n')
print ('两个数组相加:')
print (np.add(a,b))
print ('\n')
print ('两个数组相减:')
print (np.subtract(a,b))
print ('\n')
print ('两个数组相乘:')
print (np.multiply(a,b))
print ('\n')
print ('两个数组相除:')
print (np.divide(a,b))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第7张图片
Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第8张图片

(2)numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。
(3)numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数,计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。
(4)numpy.mod() 计算输入数组中相应元素的相除后的余数。 函数 numpy.remainder() 也产生相同的结果。

5.NumPy 统计函数

(1)numpy.amin() 和 numpy.amax()
numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。
numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。
import numpy as np 
 
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])  
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 amin() 函数:')
print (np.amin(a,1))
print ('\n')
print ('再次调用 amin() 函数:')
print (np.amin(a,0))
print ('\n')
print ('调用 amax() 函数:')
print (np.amax(a))
print ('\n')
print ('再次调用 amax() 函数:')
print (np.amax(a, axis =  0))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第9张图片

(2)numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差(最大值 - 最小值)。
import numpy as np 
 
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])  
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 ptp() 函数:')
print (np.ptp(a))
print ('\n')
print ('沿轴 1 调用 ptp() 函数:')
print (np.ptp(a, axis =  1))
print ('\n')
print ('沿轴 0 调用 ptp() 函数:')
print (np.ptp(a, axis =  0))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第10张图片

(3)numpy.percentile(),百分位数是统计中使用的度量,表示小于这个值的观察值的百分比。
import numpy as np 
 
a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
print ('我们的数组是:')
print (a)
 
print ('调用 percentile() 函数:')
# 50% 的分位数,就是 a 里排序之后的中位数
print (np.percentile(a, 50)) 
 
# axis 为 0,在纵列上求
print (np.percentile(a, 50, axis=0)) 
 
# axis 为 1,在横行上求
print (np.percentile(a, 50, axis=1)) 
 
# 保持维度不变
print (np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第11张图片

(4)numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数(中值)
(5)numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。 如果提供了轴,则沿其计算。

(6)numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。

import numpy as np 
 
a = np.array([1,2,3,4])  
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 average() 函数:')
print (np.average(a))
print ('\n')
# 不指定权重时相当于 mean 函数
wts = np.array([4,3,2,1])  
print ('再次调用 average() 函数:')
print (np.average(a,weights = wts))
print ('\n')
# 如果 returned 参数设为 true,则返回权重的和  
print ('权重的和:')
print (np.average([1,2,3,  4],weights =  [4,3,2,1], returned =  True))

Numpy(5)—位运算、字符串函数、数学函数(三角函数、舍入函数)、算术函数、统计函数(最小值、最大值、最大值与最小值之差、百分位数、中值、算术平均值、加权平均值、标准差、方差)_第12张图片

(7)标准差
标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。标准差是方差的算术平方根。
std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))
import numpy as np 
 
print (np.std([1,2,3,4]))

在这里插入图片描述

(8)方差
统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数,即
mean((x - x.mean())** 2)
import numpy as np
 
print (np.var([1,2,3,4]))

在这里插入图片描述

你可能感兴趣的:(numpy,numpy,python,开发语言)