reshape(3, 3) print(a) # print('最大值:', np.max(a), a.max()) # 最大值 # print('最小值:', np.min(a), a.min()) # 最小值 # print('最大值索引:', np.argmax(a), a.argmax()) # 数组扁平为一维后的最大值索引 # maximum最大值,minimum最小值 b = np.random.randint(...
一、计算函数 计算函数包括: max()——最大值 min()——最小值 mean()——平均值 median()——中位数 std()——标准差 var()——方差 sum()——求和 quantile()——分位数 调用语法(基本类似): # 维度分别代表2学校、3年级、4班级 my_matrix = np.random.randint(20,40,24).reshape(2,3,4) ...
1、均数(mean):指一组数据的和除以这组数据的个数所得到的商,它反映一组数据的总体水平。 2、中位数(median):指一组数据按大小顺序排列,位于中间位置的一个数据。它反映的是一组数据的集中趋势,相较于均数,它受极端数据影响较小 3、极差(max-min):指一组数据的最大数—最小数。刻画一组数据的离散程度 ...
要记住不管是numpy还是pandas中,aixs的含义都是一致的。 2、sum、mean、count、max、min 这五个函数属于最常用的几个函数,在mysql中叫做“聚合函数”(只不过mean在mysql中叫做avg),我们以sum函数为例进行说明。 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test.xlsx",sheet_name=2) display(df) ...
python 平均值/MAX/MIN值 计算从入门到精通 入门级计算 1、算数平均值 #样本: S = [s1, s2, s3,…, sn] #算术平均值: m = (s1 + s2 + s3 + … + sn)/n Numpy中的写法 m = numpy.mean(样本数组) 2、加权平均值 #样本: S = [s1, s2, s3, …, sn] #权重: W = [w1, w2, ...
Python有许多用于执行常见任务的内置函数。内置函数min和max分别计算一组值的最小值和最大值: 代码语言:javascript 复制 min(36,27,12)max(36,27,12) 代码语言:javascript 复制 Out[1]:12Out[2]:36 函数min和max可以接收任意数量的参数。 03 确定合集中值的范围 ...
核心代码:df2 = df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.std(x))) import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4) * 4 + 3) print(df) """ 0 1 2 3 0 9.497381 0.552974 0.887313 -1.291874 ...
3 print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出第一行4个列的平均 第二行4个列的平均 直到第3行4个列的平均类似糖葫芦 ：这是max min mean 情况axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均 4 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) ,...
scaler.mean_ array([ 1. ..., 0. ..., 0.33...]) 1. 2. 3. 4. 在一些地方,有人把这种方法翻译为正则化,但是机器学习中的正则化更多是与模型相关(比如逻辑回归在损失函数后增加L2正则项),所以这种翻译我不喜欢;也有人称之为归一化,但是吧,有时这种方法并没体现“归一”特性,如处理后的数据该是...
聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程,比如mean、count、min以及sum等函数。你可能想知道在GroupBy对象上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算(如表5.1所示)都有进行优化。然而,除了这些方法,你还可以使用其它的。下表是经过优化的groupby方法: ...