from numpy import mean,median,ptp,var,std from scipy.stats import mode data= pd.read_excel('D:/shujufenxi/jjj.xlsx',index_col='序号') median=median(data['月薪(元)'])# 计算中位数 mode= mode(data['月薪(元)'])[0][0]#计算众数 ptp=ptp(data['月薪(元)'])#极差 var=var(data['...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中ptp方法的使用。 原文地址:
使用NumPy计算极差、方差、标准差和变异系数: 1 from numpy import mean, ptp, var, std 2 3 #极差 4 ptp(data) 5 #方差 6 var(data) 7 #标准差 8 std(data) 9 #变异系数10 mean(data) / std(data) 2.4 偏差程度(z-分数) 之前提到均值容易受异常值影响,那么如何衡量偏差,偏差到多少算异常是两...
本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法。 >>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均 >>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中ptp方法的使用。 原文地址:Python numpy.ptp函数方法的使用...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中ptp方法的使用。 原文地址:Python numpy.ptp函数方法的使用...
极差是只考虑了最大值和最小值的发散程度指标,相对来说,方差包含了更多的信息,标准差基于方差但是与原始数据同量级,变异系数基于标准差但是进行了无量纲处理。使用NumPy计算极差、方差、标准差和变异系数: 1fromnumpyimportmean, ptp, var, std 23#极差 ...
极差是只考虑了最大值和最小值的发散程度指标,相对来说,方差包含了更多的信息,标准差基于方差但是与原始数据同量级,变异系数基于标准差但是进行了无量纲处理。使用NumPy计算极差、方差、标准差和变异系数: 1fromnumpyimportmean, ptp, var, std23#极差4ptp(data)5#方差6var(data)7#标准差8std(data)9#变异系数...
numpy.ptp numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=)[source] 沿轴的值范围(最大值-最小值)。 函数的名称来自“ peak to peak”的缩写。 提示:ptp保留数组的数据类型。 这意味着输入n位带符号整数(例如np.int8,np.int16等)的返回值也是n位带符号整数。 在这种情况下,大于2 **(n-1)-1的峰值...
极差是只考虑了最大值和最小值的发散程度指标,相对来说,方差包含了更多的信息,标准差基于方差但是与原始数据同量级,变异系数基于标准差但是进行了无量纲处理。使用NumPy计算极差、方差、标准差和变异系数: 1 from numpy import mean, ptp, var, std