【numpy基礎】--聚合計算

来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/archive/2023/06/26/17505273.html
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上一篇介紹的**通用計算**是關於多個`numpy`數組的計算， 本篇介紹的**聚合計算**一般是針對單個數據集的各種統計結果，同樣，使用**聚合函數**，也可以避免繁瑣的迴圈語句的編寫。 # 元素的和 數組中的元素求和也就是合計值。 ## 調用方式 **聚合計算**有兩種調用方式，一種是面向對象的 ...


上一篇介紹的通用計算是關於多個numpy數組的計算，
本篇介紹的聚合計算一般是針對單個數據集的各種統計結果，同樣，使用聚合函數，也可以避免繁瑣的迴圈語句的編寫。

元素的和

數組中的元素求和也就是合計值。

調用方式

聚合計算有兩種調用方式，一種是面向對象的方式，作為numpy數組對象的方法來調用：

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[8 3 4]
 [4 4 1]
 [6 6 3]]

arr.sum()
#運行結果
39

另一種是函數式調用的方式：

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[8 3 4]
 [4 4 1]
 [6 6 3]]

np.sum(arr)
#運行結果
39

下麵演示各種聚合計算的方法時，都採用函數式調用的方式，不再一一贅述了。

整體統計

整體統計就是統計數組所有值的和。

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

np.sum(arr)
#運行結果：30

按維度統計

比如上面的二維數組，按維度統計就是按行或者列來統計，而不是把所有值加在一起。

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#統計每列的合計值
np.sum(arr, axis=0)
#運行結果：array([ 8, 14,  8])

#統計每行的合計值
np.sum(arr, axis=1)
#運行結果：array([10, 12,  8])

元素的積

元素的積的聚合統計就是各個元素相乘的結果。
對應的函數是：np.prod

整體統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

np.prod(arr)
#運行結果：3240

按維度統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#統計每列的聚合值
np.prod(arr, axis=0)
#運行結果：array([ 6, 54, 10])

#統計每行的聚合值
np.prod(arr, axis=1)
#運行結果：array([18, 18, 10])

元素的平均值和中位數

平均值對應的函數是：np.mean，中位數對應的函數是：np.median。

整體統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#平均值
np.mean(arr)
#運行結果：3.33333333

#中位數
np.median(arr)
#運行結果：2.0

按維度統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#按列統計平均值
np.mean(arr, axis=0)
#運行結果：array([2.66666667, 4.66666667, 2.66666667])

#按行統計平均值
np.mean(arr, axis=1)
#運行結果：array([3.33333333, 4.        , 2.66666667])

#按列統計中位數
np.median(arr, axis=0)
#運行結果：array([1., 3., 2.])

#按行統計中位數
np.median(arr, axis=1)
#運行結果：array([3., 2., 2.])

元素的標準差和方差

標準差對應的函數是：np.std，方差對應的函數是：np.var。

整體統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#標準差
np.std(arr)
#運行結果：2.6246692913372702

#方差
np.var(arr)
#運行結果：6.888888888888889

按維度統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#按列統計標準差
np.std(arr, axis=0)
#運行結果：array([2.3570226 , 3.09120617, 1.69967317])

#按行統計標準差
np.std(arr, axis=1)
#運行結果：array([2.05480467, 3.55902608, 1.69967317])

#按列統計方差
np.var(arr, axis=0)
#運行結果：array([5.55555556, 9.55555556, 2.88888889])

#按行統計方差
np.var(arr, axis=1)
#運行結果：array([ 4.22222222, 12.66666667,  2.88888889])

最大值和最小值

最大值對應的函數是：np.max，最小值對應的函數是：np.min。

整體統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#最大值
np.max(arr)
#運行結果：9

#最小值
np.min(arr)
#運行結果：1

按維度統計

arr = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[6 3 1]
 [1 9 2]
 [1 2 5]]

#按列統計最大值
np.max(arr, axis=0)
#運行結果：array([6, 9, 5])

#按行統計最大值
np.max(arr, axis=1)
#運行結果：array([6, 9, 5])

#按列統計最小值
np.min(arr, axis=0)
#運行結果：array([1, 2, 1])

#按行統計最小值
np.min(arr, axis=1)
#運行結果：array([1, 1, 1])

總結回顧

本篇介紹了最常用的聚合計算函數，聚合計算通常用於對數據進行處理和分析，以及實現高級的數據分析演算法。

除了上面介紹的聚合計算函數，還有：

  1. cumsum()：計算數組中所有元素的累積和。
  2. cumprod()：計算數組中所有元素的累積乘積。
  3. argmin()：計算數組中最小值的下標。
  4. argmax()：計算數組中最大值的下標。
  5. ... ...

具體請參考官方文檔。


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