Andmeteadus

Kuidas kasutada funktsioone Python NumPy mean (), min () ja max ()?

Kuidas kasutada funktsioone Python NumPy mean (), min () ja max ()?

Pythoni NumPy teegil on palju koond- või statistilisi funktsioone erinevat tüüpi ülesannete tegemiseks ühemõõtmelise või mitmemõõtmelise massiiviga. Mõned kasulikud liitfunktsioonid on keskmine (), min (), max (), keskmine (), summa (), mediaan (), protsentiil () jne. Kasutamine keskmine (), min () ja max () funktsioone on kirjeldatud selles õpetuses. The keskmine () funktsiooni kasutatakse massiivi elementide aritmeetilise keskmise väärtuse tagastamiseks. Aritmeetiline keskmine arvutatakse massiivi kõigi elementide summa jagamisel massiivi elementide koguarvuga. Kui funktsioonis mainitakse konkreetset telge, arvutab see konkreetse telje keskmise väärtuse. max () funktsiooni kasutatakse maksimaalse väärtuse väljaselgitamiseks massiivi elementidest või konkreetse massiivi telje elementidest. min () funktsiooni kasutatakse massiivi elementide või konkreetse massiivi telje minimaalse väärtuse väljaselgitamiseks.

Keskmise () funktsiooni kasutamine

Funktsiooni keskmine () süntaks on toodud allpool.

Süntaks:

numpy.keskmine (sisendi_vajutus, telg = pole, dtüüp = pole, väljas = puudub, säilivus =)

Selle funktsiooni jaoks võib olla viis argumenti. Nende argumentide eesmärke kirjeldatakse allpool:

sisend_kaart

See on kohustuslik argument, mille väärtuseks võetakse massiiv ja selle funktsiooni abil arvutatakse massiivi väärtuste keskmine.

telg

See on valikuline argument ja selle argumendi väärtus võib olla täisarv või täisarvude kahekordne arv. Seda argumenti kasutatakse mitmemõõtmelise massiivi korral. Kui väärtus telg on seatud väärtusele 0, siis arvutab funktsioon veeru väärtuste keskmise ja kui väärtuse telg on seatud väärtusele 1, siis arvutab funktsioon rea väärtuste keskmise.

dtype

See on valikuline argument, mida kasutatakse keskmise väärtuse andmetüübi määratlemiseks.

välja

See on valikuline argument ja seda kasutatakse juhul, kui funktsiooni väljund tuleb salvestada alternatiivsesse massiivi. Sellisel juhul peab väljundmassiivi mõõt olema sama mis sisendmassiivil. Selle argumendi vaikeväärtus on Puudub.

pidama

See on valikuline argument ja selles argumendis saab määrata mis tahes tõeväärtuse väärtuse. Seda kasutatakse väljundi õigeks edastamiseks sisendimassiivi põhjal.

See funktsioon tagastab keskmiste väärtuste massiivi, kui argumendi out väärtus on seatud väärtusele Puudub, muidu tagastab funktsioon viite väljundimassiivile.

Näide: funktsiooni keskmine () kasutamine

Järgmine näide näitab, kuidas saab arvutada ühemõõtmelise ja kahemõõtmelise massiivi keskmist väärtust. Siin kasutatakse funktsiooni esimest keskmist () täisarvude ühemõõtmelise massiiviga ja teist funktsiooni keskmist () täisarvude kahemõõtmelist massiivi.

# impordi NumPy teek
impordi numpy kui np
# Loo ühemõõtmeline massiiv
np_array = np.massiiv ([6, 4, 9, 3, 1])
# Prindi massiiv ja keskmised väärtused
print ("Ühemõõtmelise NumPy massiivi väärtused on: \ n", np_array)
print ("Ühemõõtmelise massiivi keskmine väärtus on: \ n", np.keskmine (np_array))
# Loo kahemõõtmeline massiiv
np_array = np.massiiv ([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Prindi massiiv ja keskmised väärtused
print ("\ nKahemõõtmelise NumPy massiivi väärtused on: \ n", np_array)
print ("Kahemõõtmelise massiivi keskmised väärtused on: \ n", np.keskmine (np_array, telg = 0)

Väljund:

Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund.

Funktsiooni max () kasutamine

Funktsiooni max () süntaks on toodud allpool.

Süntaks:

numpy.max (sisendi_vajutus, telg = puudub, väljas = pole, säilivusdimensioonid = pole, algsed = pole, kus = pole)

Selle funktsiooni jaoks võib olla kuus argumenti. Nende argumentide eesmärke kirjeldatakse allpool:

sisend_kaart

See on kohustuslik argument, mille väärtuseks võetakse massiiv ja see funktsioon saab teada massiivi maksimaalse väärtuse.

telg

See on valikuline argument ja selle väärtus võib olla täisarv või täisarvude kahekordne arv. Seda argumenti kasutatakse mitmemõõtmelise massiivi korral.

välja

See on valikuline argument ja seda kasutatakse juhul, kui funktsiooni väljund tuleb salvestada alternatiivsesse massiivi.

pidama

See on valikuline argument ja selles argumendis saab määrata mis tahes tõeväärtuse väärtuse. Seda kasutatakse väljundi õigeks edastamiseks sisendimassiivi põhjal.

initsiaalne

See on valikuline argument, mida kasutatakse väljundi minimaalse väärtuse määramiseks.

kus

See on valikuline argument, mida kasutatakse massiivi elementide võrdlemiseks maksimaalse väärtuse väljaselgitamiseks. Selle argumendi vaikeväärtus on Puudub.

See funktsioon tagastab ühemõõtmelise massiivi maksimaalse väärtuse või mitmemõõtmelise massiivi maksimaalsete väärtuste massiivi.

Näide: funktsiooni max () kasutamine

Järgmine näide näitab funktsiooni max () kasutamist ühemõõtmelise massiivi maksimaalse väärtuse väljaselgitamiseks.

# impordi NumPy teek
impordi numpy kui np
# Loo NumPy täisarvude massiiv
np_array = np.massiiv ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Leidke massiivist maksimaalne väärtus
max_value = np.max (np_array)
# Printige maksimaalne väärtus
print ('Massiivi maksimaalne väärtus on:', max_value)

Väljund:

Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund.

Funktsiooni min () kasutamine

Funktsiooni min () süntaks on toodud allpool.

Süntaks:

numpy.min (sisendi_vajutus, telg = puudub, väljas = puudub, säilivusdimensioonid = pole, algsed = pole, kus = pole)

Selle funktsiooni argumentide eesmärgid on samad kui funktsioon max (), mida on selgitatud funktsiooni max () osas. See tagastab sisendmassiivi minimaalse väärtuse.

Näide: funktsiooni min () kasutamine

Järgmine näide näitab funktsiooni min () kasutamist ühemõõtmelise massiivi minimaalse väärtuse väljaselgitamiseks.

# impordi NumPy teek
impordi numpy kui np
# Loo NumPy täisarvude massiiv
np_array = np.massiiv ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Leidke massiivist maksimaalne väärtus
max_value = np.max (np_array)
# Printige maksimaalne väärtus
print ('Massiivi maksimaalne väärtus on:', max_value)

Väljund:

Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund.

Järeldus

Kolme kasuliku koondfunktsiooni (keskmine (), max () ja min ()) eesmärke on selles õpetuses selgitatud, et aidata lugejal teada saada, kuidas neid funktsioone Pythoni skriptis kasutada.

Kuidas mängu Linuxis arendada
Kümme aastat tagasi ei osanud paljud Linuxi kasutajad ennustada, et nende lemmikoperatsioonisüsteem on ühel päeval populaarne kommertsvideomängude män...
Kommertsmängumootorite avatud lähtekoodiga sadamad
Tasuta, avatud lähtekoodiga ja platvormidevaheliste mängumootorite puhkusereise saab kasutada nii vanade kui ka mõnede üsna hiljutiste mängude pealkir...
Parimad Linuxi käsurea mängud
Käsurida pole Linuxi kasutamisel lihtsalt teie suurim liitlane - see võib olla ka meelelahutusallikas, sest saate seda kasutada paljude lõbusate mängu...