Adattudomány

A Python NumPy mean (), min () és max () függvények használata?

A Python NumPy mean (), min () és max () függvények használata?

A Python NumPy könyvtár számos összesítő vagy statisztikai funkcióval rendelkezik a különböző típusú feladatok elvégzéséhez az egydimenziós vagy többdimenziós tömbökkel. Néhány hasznos összesítő függvény átlag (), min (), max (), átlag (), összeg (), medián (), percentilis () stb. A felhasználás átlag (), min () és max () A funkciókat ez az oktatóanyag ismerteti. A átlagos() függvény a tömb elemek számtani középértékének visszaadására szolgál. A számtani átlag kiszámításakor a tömb összes elemének összegét elosztjuk a tömb elemek teljes számával. Ha az adott tengely szerepel a függvényben, akkor kiszámítja az adott tengely átlagértékét. max () függvény segítségével megtudhatjuk a maximális értéket a tömbelemekből vagy az adott tömbtengely elemeiből. perc () függvény arra szolgál, hogy megtudja a minimális értéket a tömbelemekből vagy az adott tömbtengelyből.

Az átlag () függvény használata

Az átlag () függvény szintaxisa alább látható.

Szintaxis:

számtalan.átlag (input_array, tengely = Nincs, dtype = Nincs, out = Nincs, keepdims =)

Ennek a funkciónak öt argumentuma lehet. Ezen érvek céljait az alábbiakban ismertetjük:

input_array

Kötelező argumentum, amely egy tömböt vesz fel, és a tömbértékek átlagát ez a függvény számítja ki.

tengely

Ez egy választható argumentum, és ennek az argumentumnak az értéke lehet egész szám vagy az egész szám duplája. Ezt az érvet használják a többdimenziós tömbhöz. Ha az tengely értéke 0, akkor a függvény kiszámítja az oszlopértékek átlagát, és ha a tengely értéke 1, akkor a függvény kiszámítja a sorértékek átlagát.

dtype

Ez egy opcionális argumentum, amelyet az átlagérték adattípusának meghatározására használnak.

ki

Ez egy opcionális argumentum, és akkor használatos, amikor a függvény kimenetét egy alternatív tömbben kell tárolni. Ebben az esetben a kimeneti tömb méretének meg kell egyeznie a bemeneti tömb méretével. Ennek az argumentumnak az alapértelmezett értéke Egyik sem.

őrzők

Ez egy opcionális argumentum, és ebben az argumentumban bármely logikai érték beállítható. A kimenet megfelelő továbbítására szolgál a bemeneti tömb alapján.

Ez a függvény az átlagértékek tömbjét adja vissza, ha az out argumentum értéke értéke Egyik sem, különben a függvény visszaadja a kimeneti tömb hivatkozását.

Példa: mean () függvény használata

A következő példa bemutatja, hogyan lehet kiszámítani az egy- és kétdimenziós tömb átlagértékét. Itt az első mean () függvényt egész számok egydimenziós tömbjével, a második mean () függvényt pedig egész számok kétdimenziós tömbjével használjuk.

# importálja a NumPy könyvtárat
importálja a numpy-t np-ként
# Hozzon létre egydimenziós tömböt
np_array = np.tömb ([6, 4, 9, 3, 1])
# Tömb és átlagértékek nyomtatása
print ("Az egydimenziós NumPy tömb értéke: \ n", np_array)
print ("Az egydimenziós tömb átlagos értéke: \ n", np.átlag (np_array))
# Hozzon létre kétdimenziós tömböt
np_array = np.tömb ([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Tömb és átlagértékek nyomtatása
print ("\ nA kétdimenziós NumPy tömb értéke: \ n", np_array)
print ("A kétdimenziós tömb átlagos értékei: \ n", np.átlag (np_array, tengely = 0)

Kimenet:

A fenti kimenet a fenti parancsfájl végrehajtása után jelenik meg.

A max () függvény használata

A max () függvény szintaxisa alább látható.

Szintaxis:

számtalan.max (input_array, tengely = Nincs, out = Nincs, keepdims = Nincs, kezdeti = Nincs, ahol = Nincs)

Ennek a függvénynek hat argumentuma lehet. Ezen érvek céljait az alábbiakban ismertetjük:

input_array

Kötelező argumentum, amely egy tömböt vesz értékként, és ez a függvény megtudja a tömb maximális értékét.

tengely

Ez egy opcionális argumentum, és értéke lehet egész szám vagy az egész szám duplája. Ezt az érvet használják a többdimenziós tömbhöz.

ki

Ez egy opcionális argumentum, és akkor használatos, amikor a függvény kimenetét egy alternatív tömbben kell tárolni.

őrzők

Ez egy opcionális argumentum, és bármely logikai érték beállítható ebben az argumentumban. A kimenet megfelelő továbbítására szolgál a bemeneti tömb alapján.

a kezdeti

Ez egy opcionális argumentum, amelyet a kimenet minimális értékének beállításához használnak.

hol

Ez egy opcionális argumentum, amelyet a tömb elemek összehasonlítására használnak a maximális érték megismerésére. Az argumentum alapértelmezett értéke: Egyik sem.

Ez a függvény visszaadja az egydimenziós tömb maximális értékét, vagy a többdimenziós tömb maximális értékének tömbjét.

Példa: max () függvény használata

A következő példa bemutatja a max () függvény használatát az egydimenziós tömb maximális értékének megismerésére.

# importálja a NumPy könyvtárat
importálja a numpy-t np-ként
# Hozzon létre NumPy egész tömböt
np_array = np.tömb ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Keresse meg a tömb maximális értékét
max_érték = np.max (np_array)
# Nyomtassa ki a maximális értéket
print ('A tömb maximális értéke:', max_value)

Kimenet:

A fenti kimenet a fenti parancsfájl végrehajtása után jelenik meg.

A min () függvény használata

A min () függvény szintaxisa alább látható.

Szintaxis:

számtalan.min (input_array, tengely = Nincs, out = Nincs, keepdims = Nincs, kezdeti = Nincs, ahol = Nincs)

A függvény argumentumainak célja megegyezik a max () függvénnyel, amelyet a max () függvény részében magyaráztunk. Ez adja vissza a bemeneti tömb minimális értékét.

Példa: A min () függvény használata

Az alábbi példa bemutatja a min () függvény használatát az egydimenziós tömb minimális értékének megismerésére.

# importálja a NumPy könyvtárat
importálja a numpy-t np-ként
# Hozzon létre NumPy egész tömböt
np_array = np.tömb ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Keresse meg a tömb maximális értékét
max_érték = np.max (np_array)
# Nyomtassa ki a maximális értéket
print ('A tömb maximális értéke:', max_value)

Kimenet:

A fenti kimenet a fenti parancsfájl végrehajtása után jelenik meg.

Következtetés

Három hasznos összesített függvény (átlag (), max () és min ()) céljait ismertettük ebben az oktatóanyagban, hogy segítsük az olvasókat megismerni ezeknek a függvényeknek a Python szkriptben történő felhasználásának módjait.

A WinMouse segítségével testre szabhatja és javíthatja az egérmutató mozgását a Windows PC-n
Ha szeretné javítani az egérmutató alapértelmezett funkcióit, használjon ingyenes programokat WinMouse. További funkciókat kínál, amelyek segítenek ab...
Az egér bal oldali gombja nem működik a Windows 10 rendszeren
Ha dedikált egeret használ laptopjával vagy asztali számítógépével, de a az egér bal gombja nem működik a Windows 10/8/7 rendszeren valamilyen oknál f...
A kurzor véletlenszerűen ugrik vagy mozog, miközben gépel a Windows 10-ben
Ha úgy találja, hogy az egér kurzor önállóan, automatikusan, véletlenszerűen ugrik vagy mozog, miközben gépel Windows laptopba vagy számítógépbe, akko...