Znanost o podacima

Kako koristiti funkcije Python NumPy mean (), min () i max ()?

Kako koristiti funkcije Python NumPy mean (), min () i max ()?

Python NumPy knjižnica ima mnogo agregatnih ili statističkih funkcija za obavljanje različitih vrsta zadataka s jednodimenzionalnim ili višedimenzionalnim nizom. Neke od korisnih agregatnih funkcija su srednja vrijednost (), min (), max (), prosjek (), zbroj (), medijan (), percentil () itd. Upotrebe znači (), min () i max () funkcije opisane su u ovom vodiču. The znači () funkcija se koristi za vraćanje aritmetičke vrijednosti elemenata niza. Aritmetička sredina izračunava se dijeljenjem zbroja svih elemenata niza s ukupnim brojem elemenata niza. Ako je određena os spomenuta u funkciji, tada će izračunati srednju vrijednost određene osi. maks. () funkcija se koristi za pronalaženje maksimalne vrijednosti iz elemenata niza ili elemenata određene osi niza. min () funkcija se koristi za pronalaženje minimalne vrijednosti iz elemenata niza ili određene osi niza.

Upotreba funkcije mean ()

Sintaksa funkcije mean () dana je u nastavku.

Sintaksa:

numpy.srednja vrijednost (input_array, osa = None, dtype = None, out = None, keepdims =)

Ova funkcija može imati pet argumenata. Svrha ovih argumenata opisana je u nastavku:

niz_unosa

Obavezni je argument koji uzima niz kao vrijednost, a ova funkcija izračunava prosjek vrijednosti polja.

os

To je neobavezni argument, a vrijednost ovog argumenta može biti cijeli broj ili skup cjelobrojnih vrijednosti. Ovaj se argument koristi za višedimenzionalni niz. Ako je vrijednost os je postavljeno na 0, tada će funkcija izračunati srednju vrijednost stupca, a ako vrijednost os je postavljeno na 1, tada će funkcija izračunati sredinu vrijednosti redaka.

dtip

To je neobavezni argument koji se koristi za definiranje tipa podataka srednje vrijednosti.

van

To je neobavezni argument i koristi se kada će izlaz funkcije trebati pohraniti u alternativni niz. U ovom slučaju, dimenzija izlaznog polja mora biti jednaka ulaznom polju. Zadana vrijednost ovog argumenta je Nijedna.

keepdims

To je neobavezni argument i u njemu se može postaviti bilo koja logička vrijednost. Koristi se za ispravan prijenos izlaza na temelju ulaznog niza.

Ova funkcija vraća niz srednjih vrijednosti ako je vrijednost out argumenta postavljena na Nijedna, u suprotnom funkcija vraća referencu na izlazni niz.

Primjer: Upotreba funkcije mean ()

Sljedeći primjer pokazuje kako se može izračunati srednja vrijednost jednodimenzionalnog i dvodimenzionalnog niza. Ovdje se prva funkcija mean () koristi s jednodimenzionalnim nizom cjelobrojnih brojeva, a druga funkcija mean () s dvodimenzionalnim nizom cjelobrojnih brojeva.

# uvozi NumPy knjižnicu
uvoz numpy kao np
# Stvorite jednodimenzionalni niz
np_array = np.niz ([6, 4, 9, 3, 1])
# Ispis polja i srednjih vrijednosti
print ("Vrijednosti jednodimenzionalnog polja NumPy su: \ n", np_array)
print ("Srednja vrijednost jednodimenzionalnog niza je: \ n", np.znači (np_array))
# Stvorite dvodimenzionalni niz
np_array = np.niz ([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Ispis polja i srednjih vrijednosti
print ("\ nVrijednosti dvodimenzionalnog polja NumPy su: \ n", np_array)
print ("Srednje vrijednosti dvodimenzionalnog niza su: \ n", np.srednja vrijednost (np_array, os = 0))

Izlaz:

Sljedeći će se izlaz pojaviti nakon izvršavanja gornje skripte.

Upotreba funkcije max ()

Sintaksa funkcije max () dana je u nastavku.

Sintaksa:

numpy.max (input_array, osa = None, out = None, keepdims = None, početna = None, where = None)

Ova funkcija može imati šest argumenata. Svrha ovih argumenata opisana je u nastavku:

niz_unosa

Obavezni je argument koji za vrijednost uzima niz, a ova funkcija otkriva maksimalnu vrijednost polja.

os

To je neobavezni argument, a njegova vrijednost može biti cijeli broj ili skup cjelobrojnih vrijednosti. Ovaj se argument koristi za višedimenzionalni niz.

van

To je neobavezni argument i koristi se kada će izlaz funkcije trebati pohraniti u alternativni niz.

keepdims

To je neobavezni argument i u njemu se može postaviti bilo koja logička vrijednost. Koristi se za pravilno prenošenje izlaza na temelju ulaznog niza.

početni

To je neobavezni argument koji se koristi za postavljanje minimalne vrijednosti rezultata.

gdje

To je neobavezni argument koji se koristi za usporedbu elemenata niza kako bi se saznala maksimalna vrijednost. Zadana vrijednost ovog argumenta je Nijedna.

Ova funkcija vraća maksimalnu vrijednost za jednodimenzionalni niz ili niz maksimalnih vrijednosti za višedimenzionalni niz.

Primjer: Korištenje funkcije max ()

Sljedeći primjer prikazuje upotrebu funkcije max () za pronalaženje maksimalne vrijednosti jednodimenzionalnog niza.

# uvozi NumPy knjižnicu
uvoz numpy kao np
# Stvori NumPy niz cijelih brojeva
np_array = np.niz ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Pronađite maksimalnu vrijednost iz niza
max_value = np.maks. (np_array)
# Ispišite maksimalnu vrijednost
print ('Maksimalna vrijednost polja je:', max_value)

Izlaz:

Sljedeći će se izlaz pojaviti nakon izvršavanja gornje skripte.

Upotreba funkcije min ()

Sintaksa funkcije min () dana je u nastavku.

Sintaksa:

numpy.min (input_array, osa = None, out = None, keepdims = None, početna = None, where = None)

Svrhe argumenata ove funkcije su iste kao i funkcija max () koja je objašnjena u dijelu funkcije max (). To vraća minimalnu vrijednost ulaznog polja.

Primjer: Korištenje funkcije min ()

Sljedeći primjer prikazuje upotrebu funkcije min () za pronalaženje minimalne vrijednosti jednodimenzionalnog niza.

# uvozi NumPy knjižnicu
uvoz numpy kao np
# Stvori NumPy niz cijelih brojeva
np_array = np.niz ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Pronađite maksimalnu vrijednost iz niza
max_value = np.maks. (np_array)
# Ispišite maksimalnu vrijednost
print ('Maksimalna vrijednost polja je:', max_value)

Izlaz:

Sljedeći će se izlaz pojaviti nakon izvršavanja gornje skripte.

Zaključak

Svrhe tri korisne agregatne funkcije (mean (), max () i min ()) objašnjene su u ovom vodiču kako bi čitateljima pomogli da znaju načine upotrebe ovih funkcija u python skripti.

Top 5 karata za hvatanje igara
Svi smo vidjeli i voljeli streaming reprodukcije na YouTubeu. PewDiePie, Jakesepticye i Markiplier samo su neki od najboljih igrača koji su zaradili m...
Kako razviti igru ​​na Linuxu
Prije deset godina malo je Linux korisnika predviđalo da će njihov omiljeni operativni sustav jednog dana biti popularna platforma za igranje komercij...
Luke komercijalnih igara s otvorenim kodom
Besplatne igre s otvorenim kodom i više platformi mogu se koristiti za igranje starih, kao i nekih prilično nedavnih naslova igara. U ovom će se člank...