Python数据分析基础第5章用NumPy进行简单统计
Python入门教程数据分析与统计计算
Python入门教程数据分析与统计计算一、 Python数据分析介绍在当今数据爆发的时代，数据分析已经成为各行各业都非常关注的一个领域。
Python作为一种简单易学且功能丰富的编程语言，成为了数据分析的热门工具之一。
本教程将为大家介绍Python在数据分析与统计计算方面的基础知识和应用技巧。
二、 Python数据分析库介绍1. NumPyNumPy是Python中用于科学计算的一个核心库，它提供了高性能的多维数组对象，以及一些操作这些数组的函数。
通过使用NumPy，我们可以更加高效地处理大规模数据集。
2. PandasPandas是Python中一个强大的数据分析工具库，它提供了灵活易用的数据结构和数据分析方法，能够方便地处理和分析结构化数据。
3. MatplotlibMatplotlib是Python中用于绘制各种静态、动态和交互式图表的库。
它提供了类似于Matlab的绘图接口，使得我们可以快速生成各种类型的图表。
4. SeabornSeaborn是基于Matplotlib的一个数据可视化库，它提供了一些高级的统计图表和绘图样式，使得数据的可视化更加简单和美观。
三、 Python统计计算介绍1. 统计基础在进行数据分析时，了解统计学的基础概念是十分重要的。
比如，我们需要了解均值、方差、标准差等常用统计量的计算方法，以及频数分布、概率分布等基本统计概念。
2. SciPySciPy是一个用于数学、科学和工程计算的Python库，它建立在NumPy的基础上，提供了许多常用的数学算法和函数。
通过使用SciPy，我们可以进行各种统计计算，如概率分布拟合、假设检验等。
3. StatsmodelsStatsmodels是一个专门用于拟合统计模型和进行统计测试的Python 库。
它提供了一系列经典统计模型的实现，如线性回归、时间序列分析等。
四、示例代码演示示例1：计算数据集的均值和标准差```pythonimport numpy as npdata = [1, 2, 3, 4, 5]mean = np.mean(data)std = np.std(data)print("Mean:", mean)print("Standard deviation:", std)```示例2：使用Pandas读取CSV文件并进行数据分析```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv("data.csv")print(data.head()) # 查看数据前几行print(data.describe()) # 基本统计信息# 统计某一列的频数分布count = data["category"].value_counts()print(count)```示例3：使用Seaborn绘制柱状图```pythonimport seaborn as snsdata = pd.read_csv("data.csv")sns.countplot(x="category", data=data)```五、总结Python作为一门简单易学的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得数据分析和统计计算变得更加简单和高效。
Python数据分析与应用 -NumPy-数值计算基础.doc
Python数据分析与应用-NumPy-数值计算基础NumPy数值计算基本目录属性描述ndim返回整数。
代表数组维度的Shape返回tuple。
指示数组的大小对于n行m列(n，m)大小的矩阵形状返回int。
指示数组中元素的总数等于数组形状的乘积。
dt type返回数据类型。
Itemsize描述数组中元素的类型，返回int。
指示数组中每个元素的大小(以字节为单位)。
创建一个数组对象。
数组属性:ndarray是一个多维数组，它存储单个数据类型。
参数名描述对象接收数组。
指示要创建的数组。
无违约。
数据类型接收数据类型。
表示数组所需的数据类型。
如果没有，请选择保存对象所需的最小类型。
默认值为无。
Ndmin接收int。
指定生成的数组应该具有的最小维度。
默认值为无。
创建一个数组对象。
arrayCreate NumPy数组(对象，数据类型=无，复制=真，顺序= # K #，SubOK =假，最小长度=)输入:ImportNumpyAsnp #导入NumPy库arr=nparray(，，，)#创建一维数组打印(#创建数组:#，Arr)输出:创建数组:IN: Arr = NP Array(，，，，，，，，)#创建二维数组打印(#创建数组:n#，ARR)输出:创建数组:输入:打印(#数组维度:#，arrshape)#中)创建数组对象创建数组并查看数组属性输入:打印(#数组维度:#，数组类型)#查看数组类型输出:数组维度:输入:打印(#数组元素计数:#，ARRIZE) #查看数组元素计数输出:数组元素计数:输入:打印(#数组元素大小:#，arritemsize)#查看数组中每个元素的大小输出:数组中每个元素的大小为:创建数组对象重置数组的形状属性输入:arrshape=，#重置形状打印(#形状重置后的Arr:#，Arr)输出:重置形状尺寸后的Arr为:使用数组函数创建数组输入:打印(#使用数组函数创建数组n#，n数组(，))输出:使用数组函数创建的数组是:创建数组对象创建数组输入:打印(#使用linspace函数创建的数组是:#，nplinspace(，)输出:使用linspace函数创建的数组是:使用logspace函数创建的数组是:几何级数输入:打印(#使用logspace函数创建的数组是:#，#，nplinspace(，))输出:使用logspace 函数创建的数组是:，使用零创建数组对象使用零函数创建数组输入:打印(#使用零函数创建数组，(，))输出:使用零函数创建数组输入:打印(#使用眼函数创建数组:#，Npeye())输出:使用眼函数创建数组对象输入:打印(#使用diag函数，n pdiag(，))输出:创建数组输入:使用1函数打印(#使用1函数，n点(，))输出:使用1函数创建的数组使用NumPy 基本数据类型及其值范围创建数组对象数组数据类型用一位描述布尔存储的布尔类型(真或假)。
Python脚本自动化计算数据统计
Python脚本自动化计算数据统计在当今数字化的时代，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了各个领域面临的重要挑战。
Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为数据处理和统计分析提供了便捷的解决方案。
通过编写 Python 脚本，我们可以实现数据统计的自动化，大大提高工作效率和准确性。
Python 拥有丰富的库和工具，使得数据处理和统计变得相对简单。
其中，像｀pandas`、｀numpy` 和｀matplotlib` 等库是我们进行数据统计的得力助手。
首先，让我们来谈谈数据的获取。
数据可以来自各种来源，如 CSV 文件、Excel 表格、数据库甚至是网络爬虫获取的数据。
假设我们有一个 CSV 文件｀datacsv`，其中包含了一些销售数据，如产品名称、销售数量、销售价格等。
｀｀｀pythonimport pandas as pddata ＝ pdread_csv(＇datacsv'）｀｀｀通过上述代码，我们使用｀pandas` 库的｀read_csv` 函数轻松地将CSV 文件中的数据读取到一个｀DataFrame` 对象中，这就为后续的处理和分析奠定了基础。
接下来，我们可以对数据进行清洗和预处理。
数据可能存在缺失值、异常值或者错误的格式，我们需要对其进行处理以保证数据的质量。
｀｀｀pythondata ＝ datadropna(）去除包含缺失值的行data ＝ datadata'sales_quantity' ＞ 0 去除销售数量小于等于 0 的行｀｀｀然后，就是进行数据的统计计算。
比如，我们想要计算每种产品的总销售额，可以这样做：｀｀｀pythondata'total_sales' ＝ data'sales_quantity' data'sales_price'product_sales ＝ datagroupby(＇product_name'）＇total_sales'sum(）｀｀｀上述代码中，首先我们新增了一列｀total_sales` 来计算每个销售记录的总销售额。
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
numpy 统计次数
numpy 统计次数介绍在数据分析和科学计算领域中，经常需要对数据进行统计分析。
NumPy是Python 中一个强大的科学计算库，它提供了丰富的功能用于数组操作和数值计算。
其中之一重要的功能就是统计次数。
统计次数可以帮助我们理解数据的分布情况，并从中获得有用的信息。
本文将深入探讨NumPy中统计次数的相关方法，包括一维和二维数组的统计次数、条件统计、分组统计和累加统计。
我们将逐步了解这些方法的用法，并通过实例演示它们的应用。
一维数组的统计次数对于一维数组，NumPy提供了不同的方法来统计各个元素出现的次数，常见的方法有np.bincount()和np.histogram()。
np.bincount()np.bincount()函数可以统计非负整数数组中各个元素出现的次数。
该方法返回一个数组，数组的长度为非负整数数组中最大元素值加1。
数组的索引表示元素的值，对应的数值表示该元素出现的次数。
下面是一个简单的例子：import numpy as nparr = np.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])counts = np.bincount(arr)print(counts)输出结果为：[1 2 3]。
这个例子中，数组arr中有3个0、2个1和3个2，因此结果数组中0出现了1次，1出现了2次，2出现了3次。
np.histogram()np.histogram()函数可以根据指定的划分区间来统计一维数组中各个元素出现的次数。
该方法返回两个数组，第一个数组为各个区间内的元素个数，第二个数组为对应的区间边界值。
下面是一个简单的例子：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])counts, bins = np.histogram(arr, bins=[0, 2, 4, 6])print(counts)print(bins)输出结果为：[2 2 1][0 2 4 6]在这个例子中，我们将数组arr划分为三个区间：[0,2)，[2,4)，[4,6)。
numpy常用数据统计函数
numpy常用数据统计函数NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了矩阵运算、随机数生成、傅里叶变换等功能。
在数据统计中，NumPy提供了许多常用的函数来处理和分析数据。
下面将介绍一些常用的NumPy数据统计函数。
1. np.mean(a, axis=None):计算给定数组a的均值。
可以通过axis参数指定沿指定轴计算均值，默认计算整个数组的均值。
2. np.median(a, axis=None):计算给定数组a的中值。
中值是将数组排序后的中间值，适用于有异常值的数据集。
3. np.std(a, axis=None):计算给定数组a的标准差。
标准差是一种衡量数据离散程度的指标，表示数据的平均偏离程度。
4. np.var(a, axis=None):计算给定数组a的方差。
方差是标准差的平方，衡量数据的离散程度。
5. np.percentile(a, q, axis=None):计算给定数组a的第q个百分位数。
可以通过axis参数指定沿指定轴计算百分位数，默认计算整个数组的百分位数。
6. np.histogram(a, bins=10, range=None):计算给定数组a的直方图。
直方图是将数据划分为一系列连续的区间，并统计落入每个区间的元素数量。
7. np.corrcoef(a, b=None, rowvar=True):计算给定数组a与数组b的相关系数矩阵。
相关系数矩阵衡量变量之间的线性关系。
8. np.cov(m, y=None, rowvar=True):计算给定数组m的协方差矩阵。
协方差矩阵衡量变量之间的线性相关程度。
9. np.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None,cov=False):拟合给定数据点的多项式拟合。
可以通过参数deg指定多项式的阶数。
10. np.polyval(p, x):计算给定多项式系数p在给定点x处的值。
NumPy教程菜鸟教程
NumPy教程菜鸟教程NumPy教程欢迎阅读本篇NumPy教程，让我们一起来学习这个强大的Python 库，它在科学计算领域发挥着重要的作用。
介绍NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高效的多维数组对象（ndarray），以及处理这些数组的各种函数。
NumPy是科学计算领域中最重要的基础库之一，并且被广泛应用于机器学习、数据分析、图像处理等领域。
安装在开始学习NumPy之前，我们首先需要安装它。
你可以通过以下命令在你的Python环境中安装NumPy：```pip install numpy```如果你使用的是Anaconda等集成开发环境，你可能已经预装了NumPy。
创建数组使用NumPy，我们可以轻松地创建各种形状和类型的多维数组。
下面是一些常用的数组创建方法：1. 通过列表创建数组```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)```2. 使用numpy的函数创建数组```pythonimport numpy as nparr = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的全零数组print(arr)arr = np.ones((2, 3)) # 创建一个2行3列的全一数组print(arr)arr = np.random.rand(2, 3) # 创建一个2行3列的随机数组print(arr)```数组操作NumPy提供了一系列函数和方法来操作数组，包括索引、切片、算术运算等。
1. 索引和切片```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr[0]) # 输出数组的第一个元素arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr[1, 2]) # 输出数组的第二行第三列元素print(arr[:, 1:3]) # 输出数组的所有行的第二和第三列元素```2. 数组运算```pythonimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])c = np.add(a, b) # 数组相加print(c)d = np.multiply(a, b) # 数组相乘print(d)e = np.dot(a, b) # 数组点乘print(e)```应用案例NumPy在科学计算领域有着广泛的应用。
pythonnumpy常用的数学和统计函数
pythonnumpy常⽤的数学和统计函数numpy模块的核⼼就是基于数组的运算，相⽐于列表和其他数据结构，数组的运算效率是最⾼的。
在统计分析和挖掘过程中，经常会使⽤到numpy模块的函数，以下是常⽤的数学函数和统计函数：常数p就是圆周率 3.1415926...常数e ：2.71828...np.fabs(arr) 例如：np.fabs(-3) 输出：3.0np.ceil(arr) 例如：np.ceil(3.2) 输出：4.0 并⾮四舍五⼊操作np.floor(arr) 类似ceil 向下取整np.round(arr) 四舍五⼊例如：np.round(3.4) 输⼊：3.0 输出的还是浮点型数据，并⾮整型np.fmod(arr1,arr2) 求余，对arr1，arr2并没有要求要整数,如np.fmod(3.9,3.8) 结果是：0.1000000np.modf(arrj) 返回数组元素的⼩数部分和整数部分如：arr1 = np.array([3.21,4.1,5.2]) print(np.modf(arr1)) 输出如下：(array([0.31, 0.1 , 0.2 ]), array([2., 4., 5.]))np.sqrt(arr) 计算各元素的算数平⽅根，这个元素可以是具体的数值，也可以是数组，例如：print(np.sqrt(arr1)) out:[1.51986842 2.02484567 2.28035085]np.square(arr) ⽤法同np.sqrt(arr) 计算各元素的平⽅值np.power(arr,α) 表⽰arr的α次⽅也就是说其实 np.power 可以包括 aqrt square exp如：import numpy as nparr1 = np.array([2.31,4.1,5.2])print(np.power(arr1,0.5))print(np.sqrt(arr1))print(np.exp(arr1))print(np.power(np.e,arr1))print(np.power(arr1,2))print(np.square(arr1))out：[1.51986842 2.02484567 2.28035085][1.51986842 2.02484567 2.28035085][ 10.07442466 60.3402876 181.27224188][ 10.07442466 60.3402876 181.27224188][ 5.3361 16.81 27.04 ][ 5.3361 16.81 27.04 ]常⽤统计函数：统计函数绝⼤部分都是有axis参数，该参数的⽬的就是在统计数组元素时需要按照不同的轴⽅向计算，如果axis = 1，计算各⾏的统计值，axis = 0，计算各列的统计值。
基本统计值计算python
基本统计值计算python文档内容Introduction基本统计值计算python是一种经典的数据分析方法，可以用来快速的计算出基本统计值，比如平均值、中位数、标准差等。
利用python作为编程工具，可以使得计算基本统计值变得更加简单、高效。
Basics在python中，使用numpy库可以实现对基本统计值的计算。
首先要先导入numpy库，如：import numpy as np然后在调用相关函数以计算基本统计值。
在numpy中，有下列函数可供使用：#计算均值 np.mean(data) #计算中位数 np.median(data) #计算标准差 np.std(data) #计算最大值 np.max(data) #计算最小值np.min(data)其中data为需要计算的数据，可以是数组，列表，元组等。
Example下面我们来看一个简单的实例，来说明如何用python计算基本统计值。
假设我们有一个需要分析的数据，如下：data = [1,4,6,3,7,2,8,5,9]首先，我们可以使用numpy库中的函数来计算基本统计值：import numpy as np mean = np.mean(data) median =np.median(data) std = np.std(data) max = np.max(data) min = np.min(data)此时，mean、median、std、max、min就分别存储了data数组的均值、中位数、标准差、最大值、最小值。
Conclusion基本统计值计算python可以用来快速的计算出数据集中的基本统计值，可以大大提高数据分析的效率。
此外，python中的numpy 库提供了丰富的函数来帮助用户实现分析工作。
numpy常用统计方法
numpy常用统计方法NumPy是一个基于Python的开源数值计算库，它提供了大量的数学和统计函数，可以方便地进行数组和矩阵的计算。
下面是NumPy中常用的一些统计方法的介绍：1.基本统计方法：- np.mean(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的平均值。
可以通过设置axis参数来指定计算的方向。
- np.sum(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的和。
和mean(方法一样，也可以通过axis参数来指定计算的方向。
- np.min(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的最小值。
- np.max(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的最大值。
- np.median(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的中位数。
2.方差和标准差：- np.var(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的方差。
方差是各个数据与其均值之差的平方的平均值。
- np.std(arr, axis=None): 计算数组arr中所有元素的标准差。
标准差是方差的平方根。
3.百分位数：- np.percentile(arr, q, axis=None): 计算数组arr中给定百分位数q对应的元素值。
可以通过设置axis参数来指定计算的方向。
4.相关系数：- np.corrcoef(arr1, arr2=None): 计算数组arr1和arr2之间的相关系数。
如果只输入一个参数arr1，则计算arr1内部的相关系数矩阵。
5.直方图：- np.histogram(arr, bins=10, range=None): 根据数组arr的数据在区间段bins内的分布情况，返回直方图数据。
参数bins指定了直方图的分段数，默认为10。
参数range指定了直方图的范围，默认为arr的最小值和最大值。
6.加权平均值：- np.average(arr, weights=None, axis=None): 计算数组arr中所有元素的加权平均值。
基本统计值计算python
基本统计值计算python基本统计值计算Python在机器学习中，一项基本的任务就是计算基本统计值。
统计量基本上表示数据集的基本特征，比如均值，方差，中位数等等。
但是，在手动计算统计量时，容易出错，特别是手动计算复杂的统计量时。
因此，使用Python计算统计量是非常有用的。
本文介绍了如何使用Python计算常见的统计量：均值，标准差，中位数，偏度和峰度。
一、均值计算数据集的均值是最简单的统计量之一，可以使用Python标准库中的mean函数轻松计算。
```pythonimport numpy as np# 创建数据集data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 计算均值mean_data = np.mean(data) # 输出 5.5print(mean_data)```二、标准差计算数据集的标准差也是一个非常容易计算的统计量。
可以使用标准库中的 std 函数来计算标准差。
```pythonimport numpy as np# 创建数据集data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 计算标准差std_data = np.std(data) # 输出 2.87print(std_data)```三、中位数计算数据集的中位数可以使用Python标准库中的 median 函数。
```pythonimport numpy as np# 创建数据集data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 计算中位数median_data = np.median(data) # 输出 5.5print(median_data)```四、偏度偏度(skewness)计算数据集的形状，它反映数据的偏移和偏斜情况，可以衡量数据集的对称性。
可以使用Skew 函数来计算偏度。
```pythonimport numpy as np# 创建数据集data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 计算偏度skew_data = np.skew(data) # 输出 0.0print(skew_data)```五、峰度峰度(kurtosis)用于衡量数据分布的陡峭程度，也可以用来检测数据集中是否存在极端值。
numpy统计非0部分的最小值
numpy统计非0部分的最小值在使用numpy进行统计时，我们经常会遇到需要找到非零部分的最小值的情况。
这个问题在实际应用中非常常见，比如在处理图像数据时，我们可能需要找到图像中像素值非零部分的最小值。
为了解决这个问题，我们可以借助numpy库中的一些函数来实现。
首先，我们可以使用numpy的非零函数`numpy.nonzero()`来找到数组中非零元素的索引。
然后，我们可以使用numpy的最小值函数`numpy.min()`来找到最小值。
下面是一个简单的例子，演示了如何使用numpy来统计非零部分的最小值：```pythonimport numpy as np# 创建一个示例数组arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 0, 5], [6, 7, 0]])# 找到非零元素的索引nonzero_indices = np.nonzero(arr)# 找到非零部分的最小值min_value = np.min(arr[nonzero_indices])print("非零部分的最小值为：", min_value)```上述代码中，我们首先创建了一个示例数组`arr`，然后使用`np.nonzero()`函数找到了非零元素的索引。
接下来，我们使用`np.min()`函数在非零部分中找到了最小值，并将结果打印出来。
通过以上的代码，我们可以得到非零部分的最小值，这在很多实际应用中都是非常有用的。
无论是处理图像数据、矩阵运算还是其他类型的数据分析，使用numpy进行统计都是非常方便和高效的。
总结一下，本文介绍了如何使用numpy统计非零部分的最小值。
通过使用numpy的非零函数和最小值函数，我们可以轻松地找到非零部分的最小值，并进行进一步的处理和分析。
希望本文对您在使用numpy进行数据统计时有所帮助！。
numpy统计函数汇总
numpy统计函数汇总
NumPy提供了大量的统计函数，用于对数组进行统计分析。
这些函数可以分为以下几类：
1.数学函数：这些函数用于计算数组中的数学值，例如mean函数用于计算数
组的平均值。
2.统计函数：这些函数用于计算数组的统计值，例如var函数用于计算数组的
方差。
3.排名函数：这些函数用于计算数组中元素的排名，例如argmax函数用于返
回数组中最大值的索引。
4.概率函数：这些函数用于计算数组中元素的概率，例如rand函数用于生成
随机数。
以下是一些常用的NumPy统计函数：
数学函数
●sum：计算数组中所有元素的总和。
●mean：计算数组中所有元素的平均值。
●median：计算数组中所有元素的中位数。
●mode：计算数组中出现频率最高的元素。
统计函数
●var：计算数组的方差。
●std：计算数组的标准差。
●min：计算数组中最小值。
●max：计算数组的最大值。
排名函数
●argmax：返回数组中最大值的索引。
●argmin：返回数组中最小值的索引。
●sort：对数组进行排序。
概率函数
●rand：生成随机数。
●randint：生成指定范围内的随机数。
randn：生成标准正态分布的随机数。
Python数据分析基础第5章用NumPy进行简单统计
简单的统计分析
sort()函数作用是返回输入数组的排序副本。
项目实践
sort()函数示例代码example5-8见教材。 2. argsort()函数
本章小结
argsort()函数作用是对输入数组沿着给定轴执行间接排序，并根据指定排序 类型返回数据的索引数组。使用该索引数组可以获得排序数据。
argsort()函数示例代码example5-9见教材。
项目实践
本章小结
文件读写操作
NumPy 常用的统计函数
使用 NumPy 函数进行 统计分析
简单的统计分析
项目实践
本章小结
第5章 用 NumPy 进行简单统计分析
Python数据分析基础教程
5.3.2 NumPy 的去重与重复函数
1. unique()函数 unique()函数可以返回输入数组中所有不同的值（即去重后的值），并且
函数是amin()和nanmin()，其中，amax()和amin()函数是返回一个数组的最 大值和最小值或者是沿轴返回数组的最大值和最小值。nanmax()函数和 nanmin()函数是返回忽略任何NaN的数组的最大值和最小值或者是沿轴返回 忽略任何NaN的数组的最大值和最小值。如数组是全NaN切片时，将会出现运 行警告（RuntimeWarning），并为该切片返回NaN。
Python中的第三方库——Numpy
Python中的第三⽅库——Numpy这⾥快速学习⼀下Python 中⼀个⾮常重要的第三⽅库 NumPy。
它不仅是 Python 中使⽤最多的第三⽅库，⽽且还是 SciPy、Pandas 等数据科学的基础库。
它所提供的数据结构⽐ Python ⾃⾝的“更⾼级、更⾼效”，可以这么说，NumPy 所提供的数据结构是 Python 数据分析的基础。
在Python 数组结构中的列表 list，它实际上相当于⼀个数组的结构。
⽽ NumPy 中⼀个关键数据类型就是关于数组的，那为什么还存在这样⼀个第三⽅的数组结构呢？ 实际上，标准的 Python 中，⽤列表 list 保存数组的数值。
由于列表中的元素可以是任意的对象，所以列表中 list 保存的是对象的指针。
虽然在 Python 编程中隐去了指针的概念，但是数组有指针，Python 的列表 list 其实就是数组。
这样如果我要保存⼀个简单的数组 [0,1,2]，就需要有 3 个指针和 3 个整数的对象，这样对于 Python 来说是⾮常不经济的，浪费了内存和计算时间。
使⽤第三⽅库 NumPy让我们的的 Python 科学计算更⾼效！为什么要⽤ NumPy 数组结构⽽不是 Python 本⾝的列表 list？ 这是因为列表 list 的元素在系统内存中是分散存储的，⽽ NumPy 数组存储在⼀个均匀连续的内存块中。
这样数组计算遍历所有的元素，不像列表 list 还需要对内存地址进⾏查找，从⽽节省了计算资源。
另外在内存访问模式中，缓存会直接把字节块从 RAM 加载到 CPU 寄存器中。
因为数据连续的存储在内存中，NumPy 直接利⽤现代 CPU 的⽮量化指令计算，加载寄存器中的多个连续浮点数。
另外 NumPy 中的矩阵计算可以采⽤多线程的⽅式，充分利⽤多核 CPU 计算资源，⼤⼤提升了计算效率。
当然除了使⽤ NumPy 外，我们还需要⼀些技巧来提升内存和提⾼计算资源的利⽤率。
PythonNumPy统计函数详解
PythonNumPy统计函数详解Numpy提供各种统计函数，用于数据统计分析，用于从数组中给定的元素中查找最小，最大，百分位数、加权平均值和方差等。
从数组中找出最小和最大元素•numpy.amin：用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。
•numpy.amax：用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。
numpy.ptpnumpy.ptp 函数返回沿轴的值的范围（最大值 - 最小值）。
numpy.percentilenumpy.percentile 函数，百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。
例如，第80个百分位数是这样一个值，它使得至少有80%的数据项小于或等于这个值，且至少有20%的数据项大于或等于这个值。
语法numpy.percentile(a, q, axis)参数说明：•a：输入数组•q:：要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间。
•axis：沿着它计算百分位数的轴numpy.mediannumpy.median 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）。
numpy.mean算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。
numpy.mean()函数返回数组中元素的算术平均值。
如果提供了轴，则沿其计算。
numpy.average加权平均值是由每个分量乘以反映其重要性的因子得到的平均值。
numpy.average()函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。
该函数可以接受一个轴参数。
如果没有指定轴，则数组会被展开。
加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。
在多维数组中，可以指定用于计算的轴。
numpy.std标准差是与均值的偏差的平方的平均值的平方根。
标准差公式如下：numpy.var方差是偏差的平方的平均值，即mean((x - x.mean())** 2)。
换句话说，标准差是方差的平方根。
著作权归作者所有。
Python数据分析与应用-NumPy数值计算基础
In[14]: print('使用ones函数创建的数组为：',np.ones((5,3)))
使用ones函数创建的数组为：
[[ 1. 1. 1.]
Out[14]:
[ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
9
创建数组对象
➢ 创建数据类型
In[21]:
df = np.dtype([("name", np.str_, 40), ("numitems", np.int64), ("price",np.float64)]) print('数据类型为：',df)
Out[21]: 数据类型为： [('name', '<U40'), ('numitems', '<i8'), ('price', '<f8')]
Out[19] :
转换结果为： 1.0
In[20]:
print('转换结果为：',np.float(False)) 浮点型
#布尔型转换为
Out[20] :
转换结果为： 0.0
11
创建数组对象
创建一个存储餐饮企业库存信息的数据类型。其中，用一个长度为40个字符的字符串来记录商品的 名称，用一个64位的整数来记录商品的库存数量，最后用一个64位的单精度浮点数来记录商品的价 格，具体步骤如下。
NumPy 数值计算基础
目录
1
掌握 NumPy 数组对象 ndarray
NumPy数值计算基础
NumPy数值计算基础首先，让我们先了解一下NumPy数组。
NumPy的核心是ndarray对象，它是一个多维的、同质的数组。
数组的维度称为轴（axis），轴的数量称为秩（rank）。
例如，二维数组有两个轴，三维数组有三个轴。
创建数组的一种常见方法是使用np.array(函数，它接受一个序列（比如列表或元组）作为输入，并将其转换为一个NumPy数组。
例如：```pythonimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a)```输出结果为[123]，表示创建了一个包含1、2、3的一维数组。
```pythonimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])c=a+bprint(c)```输出结果为[579]，表示对数组a和b进行了元素级别的加法运算。
```pythonimport numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.sum(a)print(b)```输出结果为10，表示数组中所有元素的和。
除了数学函数，NumPy还提供了许多其他功能。
其中之一是数组索引和切片。
通过索引，我们可以访问数组中的特定元素。
通过切片，我们可以选择数组的一个子集。
例如：```pythonimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a[0]) # 输出第一个元素print(a[1:3]) # 输出第二个和第三个元素```输出结果为1和[23]，分别表示数组中的第一个元素和第二个和第三个元素的子数组。
另一个常用的功能是数组形状的改变。
我们可以使用np.reshape(函数改变数组的形状，以满足不同的计算需求。
例如：```pythonimport numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.reshape(a, (3, 2))print(b)```输出结果为[[12][34][56]]，表示将原始数组重新排列为3行2列的形状。
np统计元素个数
np统计元素个数1. 介绍在数据分析和科学计算中，我们经常需要对数据进行统计和分析。
而NumPy （Numerical Python）是一个常用的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种用于操作数组的函数，是进行数据分析和科学计算的重要工具之一。
在NumPy中，我们可以使用各种函数和方法对数组进行统计。
其中，统计元素个数是一项基本操作，用于了解数组中元素的数量。
本文将介绍如何使用NumPy来统计数组中元素的个数。
2. 统计元素个数的方法2.1 使用np.size()函数NumPy提供了一个名为np.size()的函数，用于统计数组中元素的个数。
该函数的语法如下：np.size(arr, axis=None)其中，参数arr是要统计元素个数的数组，参数axis是可选的，用于指定统计的维度。
如果不指定axis，则默认统计所有元素的个数。
下面是一个例子，演示如何使用np.size()函数统计数组中元素的个数：import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])size = np.size(arr)print(size)运行以上代码，输出结果为：62.2 使用np.shape属性除了使用np.size()函数外，我们还可以使用np.shape属性来获取数组的形状信息，从而得到数组中元素的个数。
np.shape属性返回一个元组，其中包含了数组的维度信息。
下面是一个例子，演示如何使用np.shape属性统计数组中元素的个数：import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])shape = np.shape(arr)size = shape[0] * shape[1]print(size)运行以上代码，输出结果同样为：62.3 使用np.ndarray.size属性除了上述方法外，我们还可以直接使用NumPy数组的size属性来获取数组中元素的个数。
Python中的数据分析和统计技术
Python中的数据分析和统计技术Python是一种强大且易于学习的编程语言，它在数据分析和统计领域有着广泛的应用。
本文将介绍Python中用于数据分析和统计的一些常用技术和工具。
一、NumPy和Pandas库NumPy和Pandas是两个在Python中常用的数据分析库。
NumPy提供了用于处理大型多维数组和矩阵的功能，而Pandas则提供了更高级的数据分析工具。
1. NumPy库NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个多维数组对象，可以进行快速的数值计算。
通过使用NumPy库，我们可以对数组进行基本的数学运算，如加法、减法、乘法和除法等。
同时，NumPy还提供了许多用于数组操作的函数和方法，如排序、过滤、切片等。
2. Pandas库Pandas库提供了用于数据分析的数据结构和数据处理工具。
其中最重要的两个数据结构是Series和DataFrame。
Series是一种类似于一维数组的对象，它包含了一组数据和与之相关的索引，可以认为是一种带有标签的数组。
DataFrame则是一个二维表格型的数据结构，它类似于Excel中的表格，可以将数据组织成行和列，每列可以是不同的数据类型。
通过使用Pandas库，我们可以进行数据的读取、清洗、切片、过滤、合并、聚合等操作，极大地简化了数据分析的流程。
二、Matplotlib和Seaborn库Matplotlib和Seaborn是两个常用的数据可视化库。
对于数据分析和统计，数据可视化是十分重要的环节，因为可视化可以帮助我们更好地理解数据的分布、关系和趋势。
1. Matplotlib库Matplotlib是一个用于绘制二维图表和可视化数据的库。
它可以绘制线图、柱状图、散点图、饼图、直方图等各种图形，并且可以进行定制化的设置，如添加标题、轴标签、图例等。
2. Seaborn库Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，它提供了一些额外的统计图表和绘图工具。
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5.1.3 使用NumPy读写多维数据文件 1. 使用tofile()函数写入多维数据文件
tofile()函数的格式： 数组名.tofile(fid, sep='', format='%s') 函数中的参数说明：fid：文件、字符串，sep：数据分割符，format： 写入数据的格式 。 2. 使用fromfile()函数读取多维数据文件 fromfile()函数的格式： numpy.fromfile(fid,dtype=float,count=‐1,sep='') 函数中的参数说明：fid：文件、字符串，dtype：读取的数据类型。 count：读入元素个数，‐1表示读入整个文件，sep：数据分割符。 tofile()和fromfile()函数的示例代码example5-2
3. 求百分位数 在NumPy中，使用percentile()和nanpercentile()函数可以沿某轴axis
方向计算数组中第q数值的百分位数。 4. 求中位数
在NumPy中，利用median()和nanmean()函数可以沿某轴axis方向计算数 组中的中位数。
求百分位数和中位数的示例代码example5-5见教材。
nanmean()函数可以计算数组或者轴方向的算术平均数。
5.2 NumPy常用的统计函数
7. 标准差 标准差也称为标准偏差，标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方
的算术平均数的平方根，它反映组内个体间的离散程度。在NumPy中，计算标准差 的函数有std()和nanstd()。 8. 方差
在NumPy中，loadtxt()和savetxt()函数可以对文件后缀名为txt和 csv的文件进行读写操作。
5.1.1 使用NumPy读写文本文件
1. 将1维或2维数组写入TXT文件或CSV格式文件 在NumPy中，使用savetxt()函数可以将1维或2维数组写入后缀名为
txt或csv的文件，该函数的格式为： numpy.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None,newlin e='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None) 函数中主要参数： ① fname：文件、字符串或产生器，可以是.gz 或.bz2 的压缩文件。 ②array：存入文件的数组（一维数组或者二维数组） 。 ③fmt：写入文件的格式，如：%d，%.2f，%.18e，默认值是%.18e
函数中参数说明：file：文件，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz。 array：数组变量。
2. 使用load()函数读取二进制格式文件 load()函数的格式： numpy.load(file) 函数中参数说明：file：文件，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz load()、save()和savez()函数的示例代码example5-1见教材。
5.2 NumPy常用的统计函数
5. 求和与加权平均值 在NumPy中，sum()函数是沿某轴axis方向计算数组中相关元素之和，
average()函数是沿某轴axis方向计算数组中相关元素的加权平均值。 求和与加权平均值的示例代码example5-6见教材。
6. 算术平均数 算术平均数是所有元素的总和除以元素的数量。在NumPy中，mean()和
第5章 用 NumPy进行简单统计分析
学习目标： 掌握使用NumPy读写文件方法。 了解NumPy中常用的统计函数。 掌握运用NumPy函数进行统计分析。 掌握数据处理中简单的统计分析。
5.1.1 使用NumPy读写文本文件
在数据分析中，经常需要从文件中读取数据或将数据写入文件，常 用的存储文件的格式有文本文件、CSV格式文件、二进制格式文件和多维 数据文件等。
delimiter：分割符，默认是空格，其他参数说明见教材。 【例5-2】利用NumPy函数实现读取文本文件和CSV格式文件的操作。
5.1.2 使用NumPy读写二进制格式文件
1. 使用save()或savez()函数写二进制格式文件 save()或savez()函数的格式： numpy.save(file,array) 或 numpy.savez(file,array)
其他参数说明及示例test5-1代码见教材。
5.1.1 使用NumPy读写文本文件
2. 读取TXT文件和CSV格式文件 在NumPy中，读取TXT文件和CSV格式文件的函数是loadtxt()，函数格式： numpy.loadtxt(fname,dtype=<type'float'>,comments='#',delimiter= None,converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin =0,encoding='bytes') 函数中主要参数： fname是文件、字符串或产生器； dtype：数据类型；
5.2 NumPy常用的统计函数
1. 求最大值和最小值的函数 在NumPy中，求数组最大值的函数是amax()和nanmax()，求数组最小值
函数是amin()和nanmin()，其中，amax()和amin()函数是返回一个数组的最 大值和最小值或者是沿轴返回数组的最大值和最小值。nanmax()函数和 nanmin()函数是返回忽略任何NaN的数组的最大值和最小值或者是沿轴返回 忽略任何NaN的数组的最大值和最小值。如数组是全NaN切片时，将会出现运 行警告（RuntimeWarning），并为该切片返回NaN。
最大值和最小值的函数的示例代码exampl的统计函数
2. 求沿轴方向的取值范围 在NumPy中，使用ptp()函数能返回沿某轴axis方向上的最大值-最小区
差值，即maximum-minimum的值形成的数组。 ptp()函数的示例代码example5-4见教材。
方差是元素与元素的平均数差的平方的平均数mean(abs(x - x.mean())**2)。 在NumPy中，计算方差的函数有var()和nanvar()。