So verwenden Sie Python Numpy Mean, Min und Max -Funktionen?
Die Python Numpy-Bibliothek hat viele aggregierte oder statistische Funktionen für verschiedene Arten von Aufgaben mit dem eindimensionalen oder mehrdimensionalen Array. Einige der nützlichen Gesamtfunktionen sind Mean (), min (), max (), durchschnitt (), sum (), median (), Perzentil () usw. Die Verwendung von Mean (), min () und max () Funktionen werden in diesem Tutorial beschrieben. Der bedeuten() Funktion wird verwendet, um den arithmetischen Mittelwert der Array -Elemente zurückzugeben. Der arithmetische Mittelwert wird berechnet, indem die Summe aller Elemente des Arrays durch die Gesamtzahl der Arrayelemente geteilt wird. Wenn die bestimmte Achse in der Funktion erwähnt wird, berechnet sie den Mittelwert der bestimmten Achse. max () Funktion wird verwendet, um den Maximalwert aus den Array -Elementen oder den Elementen der bestimmten Array -Achse herauszufinden. Mindest() Die Funktion wird verwendet, um den Mindestwert aus den Array -Elementen oder der bestimmten Array -Achse herauszufinden.
Verwendung von Mean () Funktion
Die Syntax der Mittelwert () -Funktion ist unten angegeben.
Syntax:
Numpy.Mean (input_array, axis = keine, dType = none, out = None, Keepdims =Diese Funktion kann fünf Argumente erfordern. Die Zwecke dieser Argumente werden nachstehend beschrieben:
input_array
Es ist ein obligatorisches Argument, das ein Array als Wert nimmt und der Durchschnitt der Array -Werte wird durch diese Funktion berechnet.
Achse
Es ist ein optionales Argument, und der Wert dieses Arguments kann eine Ganzzahl oder das Tupel von Ganzzahlen sein. Dieses Argument wird für das mehrdimensionale Array verwendet. Wenn der Wert der Achse wird auf 0 gesetzt, dann berechnet die Funktion den Mittelwert der Spaltenwerte und wenn der Wert der Achse wird auf 1 eingestellt, dann berechnet die Funktion den Mittelwert der Zeilenwerte.
DTYPE
Es ist ein optionales Argument, das verwendet wird, um den Datentyp des Mittelwerts zu definieren.
aus
Es ist ein optionales Argument und wird verwendet, wenn die Ausgabe der Funktion in einem alternativen Array speichern muss. In diesem Fall muss die Dimension des Ausgangsarrays mit dem Eingangsarray übereinstimmen. Der Standardwert dieses Arguments ist Keiner.
Keepdims
Es ist ein optionales Argument, und jeder Boolesche Wert kann in diesem Argument festgelegt werden. Es wird verwendet, um den Ausgang basierend auf dem Eingangsarray ordnungsgemäß zu übertragen.
Diese Funktion gibt ein Array von Mittelwerten zurück, wenn der Wert des Out -Arguments auf festgelegt ist Keiner, Andernfalls gibt die Funktion den Verweis auf das Ausgabearray zurück.
Beispiel: Verwenden von Mean () -Funktion
Das folgende Beispiel zeigt, wie der Mittelwert eines eindimensionalen und zweidimensionalen Arrays berechnet werden kann. Hier wird die erste Mean () -Funktion mit einem eindimensionalen Array von Ganzzahlzahlen verwendet, und die zweite Mittelwert () -Funktion wird mit einem zweidimensionalen Array von Ganzzahlen verwendet.
# Numpy Library importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie ein eindimensionales Array
np_array = np.Array ([6, 4, 9, 3, 1])
# Array und Mittelwerte drucken
print ("Die Werte des eindimensionalen Numpy-Arrays sind: \ n", np_array)
print ("Der Mittelwert des eindimensionalen Arrays ist: \ n", NP.Mean (NP_Array))
# Erstellen Sie ein zweidimensionales Array
np_array = np.Array ([5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Array und Mittelwerte drucken
print ("\ nDie Werte des zweidimensionalen Numpy-Arrays sind: \ n", np_array)
print ("Die Mittelwerte des zweidimensionalen Arrays sind: \ n", NP.Mean (NP_Array, Axis = 0))
Ausgang:
Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.
Verwendung der MAX () -Funktion
Die Syntax der MAX () -Funktion ist unten angegeben.
Syntax:
Numpy.max (input_array, axis = keine, out = keine, keepdims = keine, initial = keine, wobei = keine)Diese Funktion kann sechs Argumente erfüllen. Die Zwecke dieser Argumente werden nachstehend beschrieben:
input_array
Es ist ein obligatorisches Argument, das ein Array als Wert nimmt, und diese Funktion findet den Maximalwert des Arrays heraus.
Achse
Es ist ein optionales Argument, und sein Wert kann eine Ganzzahl oder das Tupel von Ganzzahlen sein. Dieses Argument wird für das mehrdimensionale Array verwendet.
aus
Es ist ein optionales Argument und wird verwendet, wenn die Ausgabe der Funktion in einem alternativen Array speichern muss.
Keepdims
Es ist ein optionales Argument, und jeder Boolesche Wert kann in diesem Argument festgelegt werden. Es wird verwendet, um den Ausgang basierend auf dem Eingangsarray ordnungsgemäß zu übertragen.
Initial
Es ist ein optionales Argument, mit dem der Mindestwert der Ausgabe festgelegt wird.
Wo
Es ist ein optionales Argument, mit dem die Array -Elemente verglichen werden, um den Maximalwert herauszufinden. Der Standardwert dieses Arguments ist Keiner.
Diese Funktion gibt den Maximalwert für das eindimensionale Array oder ein Array der maximalen Werte für das mehrdimensionale Array zurück.
Beispiel: Verwenden Sie die MAX () -Funktion
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der MAX () -Funktion, um den Maximalwert eines eindimensionalen Arrays herauszufinden.
# Numpy Library importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie Numpy -Array von Ganzzahlen
np_array = np.Array ([21, 5, 34, 12, 30, 6])
# Ermitteln Sie den Maximalwert aus dem Array
max_value = np.max (np_array)
# Den Maximalwert ausdrucken
print ('Der Maximalwert des Arrays lautet:', max_value)
Ausgang:
Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.
Verwendung von min () Funktion
Die Syntax der min () -Funktion ist unten angegeben.
Syntax:
Numpy.min (input_array, axis = keine, out = keine, keepdims = keine, initial = keine, wobei = keine)Die Zwecke der Argumente dieser Funktion sind die gleichen wie die MAX () -Funktion, die im Teil der MAX () -Funktion erklärt wurde. Dies gibt den Mindestwert des Eingangsarrays zurück.
Beispiel: Verwenden Sie min () Funktion
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der min () -Funktion, um den Mindestwert eines eindimensionalen Arrays herauszufinden.
# Numpy Library importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie Numpy -Array von Ganzzahlen
np_array = np.Array ([8, 15, 40, 9, 33, 2, 22])
# Ermitteln Sie den Maximalwert aus dem Array
max_value = np.min (np_array)
# Drucken Sie den Mindestwert
print ('Der Mindestwert des Arrays lautet:', max_value)
Ausgang:
Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt.
Abschluss
Die Zwecke von drei nützlichen Aggregatfunktionen (Mean (), max () und min ()) wurden in diesem Tutorial erläutert, um den Lesern zu helfen, die Möglichkeiten der Verwendung dieser Funktionen im Python -Skript zu kennen.