mean_score = np.mean(scores) max_score = np.max(scores) print("平均分:", mean_score) print("最高分:", max_score) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. AI检测代码解析 4. 可视化展示:使用matplotlib库绘制成绩分布柱状图。 ```markdown ```python import matplotlib.pyplot as plt # ...
print(np.amax(score,axis=0))#竖向求最大 print(np.amax(score,axis=1))#横向求最大 print(np.mean(score,axis=1))#横向求平均分 #方差和标准差 #方差,np.mean(a-a.mean()**2) print(np.mean(np.square(score-np.mean(score))) print(np.var(score)) ##再开方是标准差 std是直接求标准差 ...
假设我们希望对成绩进行统计分析,我们可以利用NumPy快速计算平均成绩和成绩的标准差。 importnumpyasnp# 计算平均成绩和标准差mean_score=np.mean(array[:,2])# 选择成绩列std_score=np.std(array[:,2])print(f"平均成绩:{mean_score}, 标准差:{std_score}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 数据可视化 通...
global RMSPE_gdp_npsynth=sqrt(r(mean)) // 将npsynth的平均误差的平方根保存到全局宏变量中。 display $RMSPE_gdp_synth // 显示synth方法的RMSE。 display $RMSPE_gdp_npsynth // 显示npsynth方法的RMSE。 结果表明,在处理时间附近,npsynth 方法的RMSE(.00339866)小于 synth 方法的RMSE(.00480732),因此...
if x.size == 0: return np.nan else: return np.sum(np.abs(x - np.mean(x)) > r * np.asarray else: j = np.max(series[:i]) return j-k def drawdown_duration(series): series = np.asarray 1] - x[0]) / (len(x) - 1) if len(x) > 1 else np.NaN def mean_second_de...
x* = (x - x_mean)/(x_max - x_min) 其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值,也就是对原始数据进行线性变换,使其结果落到[0,1]之间 还有一种常用的计算公式是z-score标准化,转换函数为: x* = (x - μ ) / σ 其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。
10.使用 Z-Score 标准化算法对数据进行标准化处理 #根据Z-Scor公式定义函数 def zscore(x,axis=None): xmean=x.mean(axis=axis,keepdims=True) xstd=np.std(x,axis=axis,keepdims=True) zscore=(x-xmean)/xstd return zscore #生成随机矩阵 Z=np.random.randint(10,size=(5,5)) print(Z) z...
ma = np.mean(y_list) # std = np.std(np.array(y_list)) std = np.std(y_list) # 计算Z-score z_score = [(x - ma) / stdforxiny_list] # 检测异常值 foriinrange(len(y_list)): # 如果z-score大于3,则为异常点,去除
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归一化地方法有很多，但最常见的当属两种：最小最大归一化以及Zscore标准化。最小最大归一化得做法非常简单：将数据缩放到一个特定的范围通常是0,1。假设我们有一组数据，最小值为10，最大值为1000。应用最小最大归一化后，数据将会被线性映射到0到1之间。其计算公式为：X_ norm= XX_ min X_ maxX_ min...