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numpy求平均值_python数据分析—>numpy(4)

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基础数组常用方法

  1. sum 沿着轴的方向计算所有元素的累加和 ，0长度的数组累加和为0
  2. mean 数学平均，0长度的数组平均值为NaN
  3. max，min 最大值和最小值
  4. argmax，argmin 最大值和最小值的位置
  5. std，var 标准差和方差
  6. ptp 极差
  7. cumsum 从0开始元累积和
  8. median 中值

sum的使用

整体求和

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部分求和

指定axis=0 求列的和

指定axis=1 求行的和

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max，min的用法

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argmax，argmin求最大值和最小值的位置

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使用mean求平均值

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用std，var求 标准差和方差

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使用ptp求极差

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用cumsum求从零开始的累加和

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用median求中值

注意：median是numpy的方法，不是ndarray的方法

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NaN与inf

NaN与inf介绍

  • NaN：not a number表示不是一个数字
  • inf：inf表示正无穷,-inf表示负无穷

注意

  • NaN与inf都是浮点类型
  • 两个NaN是不相等的

np.nan == np.nan # False

  • 判断数组中nan的个数
    • np.count_nonzero(arr) # 计算数组非零的个数
    • np.isnan(arr) # 判断数组元素是否是NaN
    • 法1
      • 用np.nan!=np.nan返回值为bool值True
      • True == 1
      • 再计算非零个数
    • 法2
      • np.isnan(a)
      • np.count_nonzero(np.isnan(a))
  • NaN与任何数值计算都是NaN

如何处理NaN

在Numpy中，为了避免处理后NaN的值会对整体的数值有较大的影响，通常我们会将其替换成中值或者均值即可。

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Numpy读取本地数据

  • np.loadtxt(fname) # 加载文件
    • fname 文件路径
    • dtype 数据类型
    • delimiter #分隔符
    • skiprows 跳过行
    • comment 如果行的开头为 # 就会跳过该行
    • usecols 是指使用(0,2)两列
    • unpack #每一列当成一个向量输出,而不是合并在一起
    • converters 对数据预处理。比如{0:func}第0列进行func函数预处理

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