Come usare le funzioni di Python Numpy Mean, Min e Max?
Python Numpy Library ha molte funzioni aggregate o statistiche per svolgere diversi tipi di compiti con l'array monodimensionale o multidimensionale. Alcune delle utili funzioni aggregate sono media (), min (), max (), media (), sum (), median (), percentile (), ecc. Gli usi di media (), min () e max () Le funzioni sono descritte in questo tutorial. IL Significare() La funzione viene utilizzata per restituire il valore medio aritmetico degli elementi dell'array. La media aritmetica viene calcolata dividendo la somma di tutti gli elementi dell'array per il numero totale di elementi di array. Se l'asse particolare è menzionato nella funzione, allora calcolerà il valore medio dell'asse particolare. max () La funzione viene utilizzata per scoprire il valore massimo dagli elementi dell'array o gli elementi del particolare asse di array. min () La funzione viene utilizzata per scoprire il valore minimo dagli elementi dell'array o l'asse di array particolare.
Uso della funzione media ()
La sintassi della funzione media () è riportata di seguito.
Sintassi:
numpy.Mean (input_array, axis = nessuno, dType = Nessuno, out = nessuno, KeepDims =Questa funzione può richiedere cinque argomenti. Gli scopi di questi argomenti sono descritti di seguito:
input_array
È un argomento obbligatorio che prende un array come valore e la media dei valori dell'array viene calcolata da questa funzione.
asse
È un argomento opzionale e il valore di questo argomento può essere un numero intero o la tupla degli numeri interi. Questo argomento viene utilizzato per l'array multidimensionale. Se il valore del asse è impostato su 0, quindi la funzione calcolerà la media dei valori della colonna e se il valore del asse è impostato su 1, quindi la funzione calcolerà la media dei valori delle righe.
dtype
È un argomento opzionale che viene utilizzato per definire il tipo di dati del valore medio.
fuori
È un argomento opzionale e viene utilizzato quando l'output della funzione dovrà archiviare in un array alternativo. In questo caso, la dimensione dell'array di output deve essere la stessa dell'array di input. Il valore predefinito di questo argomento è Nessuno.
Keepdims
È un argomento opzionale e qualsiasi valore booleano può essere impostato in questo argomento. Viene utilizzato per trasmettere l'uscita correttamente in base all'array di input.
Questa funzione restituisce una matrice di valori medi se il valore dell'argomento OUT è impostato su Nessuno, Altrimenti la funzione restituisce il riferimento all'array di output.
Esempio: usando la funzione media ()
L'esempio seguente mostra come è possibile calcolare il valore medio di un array monodimensionale e bidimensionale. Qui, la prima funzione media () viene utilizzata con una matrice unidimensionale di numeri interi e la seconda funzione media () viene utilizzata con una matrice bidimensionale di numeri interi.
# Importa Numpy LibraryImporta Numpy come NP
# Crea un array unidimensionale
np_array = np.Array ([6, 4, 9, 3, 1])
# Array di stampa e valori medi
Stampa ("I valori dell'array numpy monodimensionale sono: \ n", np_array)
Stampa ("Il valore medio dell'array monodimensionale è: \ n", NP.media (np_array))
# Crea un array bidimensionale
np_array = np.Array ([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Array di stampa e valori medi
print ("\ n I valori dell'array numpy bidimensionale sono: \ n", np_array)
Stampa ("I valori medi dell'array bidimensionale sono: \ n", NP.media (np_array, axis = 0))
Produzione:
Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.
Uso della funzione max ()
La sintassi della funzione max () è riportata di seguito.
Sintassi:
numpy.max (input_array, axis = nessuno, out = nessuno, keepDims = nessuno, iniziale = nessuno, dove = nessuno)Questa funzione può richiedere sei argomenti. Gli scopi di questi argomenti sono descritti di seguito:
input_array
È un argomento obbligatorio che prende un array come valore e questa funzione scopre il valore massimo dell'array.
asse
È un argomento opzionale e il suo valore può essere un numero intero o la tupla degli numeri interi. Questo argomento viene utilizzato per l'array multidimensionale.
fuori
È un argomento opzionale e viene utilizzato quando l'output della funzione dovrà archiviare in un array alternativo.
Keepdims
È un argomento opzionale e qualsiasi valore booleano può essere impostato in questo argomento. Viene utilizzato per trasmettere l'uscita correttamente in base all'array di input.
iniziale
È un argomento opzionale che viene utilizzato per impostare il valore minimo dell'output.
Dove
È un argomento opzionale che viene utilizzato per confrontare gli elementi dell'array per scoprire il valore massimo. Il valore predefinito di questo argomento è Nessuno.
Questa funzione restituisce il valore massimo per l'array monodimensionale o un array dei valori massimi per l'array multidimensionale.
Esempio: usando la funzione max ()
L'esempio seguente mostra l'uso della funzione max () per scoprire il valore massimo di un array monodimensionale.
# Importa Numpy LibraryImporta Numpy come NP
# Crea una matrice numpy di numeri interi
np_array = np.Array ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Trova il valore massimo dall'array
max_value = np.max (np_array)
# Stampa il valore massimo
print ('Il valore massimo dell'array è:', max_value)
Produzione:
Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.
Uso della funzione min ()
La sintassi della funzione min () è riportata di seguito.
Sintassi:
numpy.min (input_array, axis = nessuno, out = nessuno, keepDims = nessuno, iniziale = nessuno, dove = nessuno)Gli scopi degli argomenti di questa funzione sono uguali alla funzione max () che è stata spiegata nella parte della funzione max (). Ciò restituisce il valore minimo dell'array di input.
Esempio: usando la funzione min ()
L'esempio seguente mostra l'uso della funzione min () per scoprire il valore minimo di un array monodimensionale.
# Importa Numpy LibraryImporta Numpy come NP
# Crea una matrice numpy di numeri interi
np_array = np.Array ([8, 15, 40, 9, 33, 2, 22])
# Trova il valore massimo dall'array
max_value = np.min (np_array)
# Stampa il valore minimo
print ('Il valore minimo dell'array è:', max_value)
Produzione:
Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.
Conclusione
Gli scopi di tre utili funzioni aggregate (media (), max () e min ()) sono stati spiegati in questo tutorial per aiutare i lettori a conoscere i modi di usare queste funzioni nello script Python.