Python NumPy raamatukogul on palju koond- või statistilisi funktsioone erinevat tüüpi ülesannete tegemiseks ühemõõtmelise või mitmemõõtmelise massiiviga. Mõned kasulikud koondfunktsioonid on keskmine (), min (), max (), keskmine (), summa (), mediaan (), protsentiil () jne . Kasutamine keskmine (), min () ja max () funktsioone kirjeldatakse selles õpetuses. The keskmine () funktsiooni kasutatakse massiivi elementide aritmeetilise keskmise väärtuse tagastamiseks. Aritmeetiline keskmine arvutatakse, jagades massiivi kõigi elementide summa massiivi elementide koguarvuga. Kui funktsioonis on nimetatud konkreetne telg, arvutab see konkreetse telje keskmise väärtuse. max () funktsiooni kasutatakse maksimaalse väärtuse väljaselgitamiseks massiivi elementidest või konkreetse massiivi telje elementidest. min () funktsiooni kasutatakse miinimumväärtuse väljaselgitamiseks massiivielementidest või massiiviteljest.
Funktsiooni mean () kasutamine
Funktsiooni mean () süntaks on toodud allpool.
Süntaks :
numpy.tähendab(input_array,telg=Puudub,dtype=Puudub,välja=Puudub,pimedad=<pole väärtust>)
See funktsioon võib võtta viis argumenti. Nende argumentide eesmärke kirjeldatakse allpool:
input_array
See on kohustuslik argument, mis võtab väärtuseks massiivi ja selle funktsiooni abil arvutatakse massiivi väärtuste keskmine.
telg
See on valikuline argument ja selle argumendi väärtus võib olla täisarv või täisarvude kogum. Seda argumenti kasutatakse mitmemõõtmelise massiivi jaoks. Kui väärtus telg on seatud väärtusele 0, arvutab funktsioon veeru väärtuste keskmise ja kui väärtuse telg väärtuseks on 1, siis arvutab funktsioon rea väärtuste keskmise.
dtype
See on valikuline argument, mida kasutatakse keskmise väärtuse andmetüübi määratlemiseks.
välja
See on valikuline argument ja seda kasutatakse siis, kui funktsiooni väljund tuleb salvestada alternatiivsesse massiivi. Sel juhul peab väljundmassiivi mõõt olema sama mis sisendmassiiv. Selle argumendi vaikeväärtus on Puudub .
pimedad
See on valikuline argument ja selles argumendis saab määrata mis tahes Boole'i väärtuse. Seda kasutatakse väljundi õigeks edastamiseks sisendmassiivi põhjal.
See funktsioon tagastab massiivi keskmisi väärtusi, kui väljundargumendi väärtuseks on seatud Puudub , vastasel juhul tagastab funktsioon viite väljundmassiivile.
Näide: funktsiooni mean () kasutamine
Järgmine näide näitab, kuidas saab arvutada ühemõõtmelise ja kahemõõtmelise massiivi keskmist väärtust. Siin kasutatakse esimest keskmist () funktsiooni koos ühemõõtmelise täisarvude massiiviga ja teist keskmist () funktsiooni kasutatakse kahemõõtmelise täisarvude massiiviga.
# impordi NumPy koguimportnumpynagunt
# Looge ühemõõtmeline massiiv
np_array=nt.massiiv([6, 4, 9, 3, 1])
# Prindimassiiv ja keskmised väärtused
printida('Ühemõõtmelise NumPy massiivi väärtused on järgmised: n',np_array)
printida('Ühemõõtmelise massiivi keskmine väärtus on: n',nt.tähendab(np_array))
# Looge kahemõõtmeline massiiv
np_array=nt.massiiv([[5, 3, 5], [5, 4, 3]])
# Prindimassiiv ja keskmised väärtused
printida(' nKahemõõtmelise NumPy massiivi väärtused on järgmised: n',np_array)
printida('Kahemõõtmelise massiivi keskmised väärtused on järgmised: n',nt.tähendab(np_array,telg=0))
Väljund :
Pärast ülaltoodud skripti täitmist ilmub järgmine väljund.
Funktsiooni max () kasutamine
Funktsiooni max () süntaks on toodud allpool.
Süntaks :
numpy.max(input_array,telg=Puudub,välja=Puudub,pimedad=Puudub,esialgne=Puudub,kus=Puudub)See funktsioon võib võtta kuus argumenti. Nende argumentide eesmärke kirjeldatakse allpool:
input_array
See on kohustuslik argument, mis võtab väärtuseks massiivi ja see funktsioon selgitab välja massiivi maksimaalse väärtuse.
telg
See on valikuline argument ja selle väärtus võib olla täisarv või täisarvude kogum. Seda argumenti kasutatakse mitmemõõtmelise massiivi jaoks.
välja
See on valikuline argument ja seda kasutatakse siis, kui funktsiooni väljund tuleb salvestada alternatiivsesse massiivi.
pimedad
See on valikuline argument ja selles argumendis saab määrata mis tahes Boole'i väärtuse. Seda kasutatakse väljundi õigeks edastamiseks sisendmassiivi põhjal.
esialgne
See on valikuline argument, mida kasutatakse väljundi minimaalse väärtuse määramiseks.
kus
See on valikuline argument, mida kasutatakse massiivi elementide võrdlemiseks maksimaalse väärtuse väljaselgitamiseks. Selle argumendi vaikeväärtus on Puudub .
See funktsioon tagastab ühemõõtmelise massiivi maksimaalse väärtuse või mitmemõõtmelise massiivi maksimaalsete väärtuste massiivi.
Näide: funktsiooni max () kasutamine
Järgmine näide näitab funktsiooni max () kasutamist ühemõõtmelise massiivi maksimaalse väärtuse väljaselgitamiseks.
# impordi NumPy koguimportnumpynagunt
# Looge täisarvude massiiv NumPy
np_array=nt.massiiv([kakskümmend üks, 5, 3. 4, 12, 30, 6])
# Leidke massiivist maksimaalne väärtus
max_value=nt.max(np_array)
# Printige maksimaalne väärtus
printida('Massiivi maksimaalne väärtus on:',max_value)
Väljund :
Pärast ülaltoodud skripti täitmist ilmub järgmine väljund.
Funktsiooni min () kasutamine
Funktsiooni min () süntaks on toodud allpool.
Süntaks :
numpy.min(input_array,telg=Puudub,välja=Puudub,pimedad=Puudub,esialgne=Puudub,kus=Puudub)Selle funktsiooni argumentide eesmärgid on samad kui funktsioon max (), mida on selgitatud funktsiooni max () osas. See tagastab sisendmassiivi minimaalse väärtuse.
Näide: funktsiooni min () kasutamine
Järgmine näide näitab funktsiooni min () kasutamist ühemõõtmelise massiivi minimaalse väärtuse väljaselgitamiseks.
# impordi NumPy koguimportnumpynagunt
# Looge täisarvude massiiv NumPy
np_array=nt.massiiv([kakskümmend üks, 5, 3. 4, 12, 30, 6])
# Leidke massiivist maksimaalne väärtus
max_value=nt.max(np_array)
# Printige maksimaalne väärtus
printida('Massiivi maksimaalne väärtus on:',max_value)
Väljund :
Pärast ülaltoodud skripti täitmist ilmub järgmine väljund.
Järeldus
Selles õpetuses on selgitatud kolme kasuliku koondfunktsiooni (keskmine (), max () ja min ()) eesmärke, et aidata lugejatel teada saada, kuidas neid funktsioone pythoni skriptis kasutada.