使用 NumPy 进行数据预处理——数据科学第 185 天

Source: https://numpy.org/

上次，我们查看了安装 NumPy 包并探索了使用 NumPy 的数组的基础知识。 — 是的，上次是第 184 天，但我在发表文章时打错了字。

[

使用 NumPy 进行数据处理——数据科学第 146 天

是的，已经有一段时间了。准确地说，我离开了两个半月，其他项目占用了我更多的时间……

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今天，我们来看看如何在 NumPy 中使用统计函数。

例如，您可以设置以下数组：

 matrix_A = np.array([[1,0,0,3,1],[3,6,6,2,9],[4,5,3,8,0]])  
 矩阵_A #输出->  
 数组（[[1, 0, 0, 3, 1],  
 [3, 6, 6, 2, 9],  
 [4, 5, 3, 8, 0]])

如果您获取所有值并将它们排序在一个列表中，您将获得一个值列表。

 np.sort（矩阵_A，轴=无）  
 #输出->  
 数组（[0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 8, 9]）

通过在这个数组上应用中位数，它应该给出列表中的中间值。

 np.median(matrix_A)  
 #输出->  
 3.0

平均值返回一个浮点数

 np.mean(matrix_A)  
 #输出->  
 3.4

数组的方差给出

 np.var(matrix_A)  
 #输出->  
 7.84

标准差

 np.std(matrix_A)  
 #输出->  
 2.8

现在，测试 2.8² 也等于方差 7.84

 np.std(matrix_A)**2  
 #输出->  
 7.839999999999999

所以看起来是正确的。

继续使用直方图，在这种情况下显示来自数组的数值数据的频率。

 matrix_A = np.array([[1,0,0,3,1],[3,6,6,2,9],[4,5,3,8,0]])  
 矩阵_A  
 #输出->  
 数组（[[1, 0, 0, 3, 1],  
 [3, 6, 6, 2, 9],  
 [4, 5, 3, 8, 0]]) np.sort（矩阵_A，轴=无）  
 #输出->  
 数组（[0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 8, 9]）  
 # 我们可以看到值的频率 np.histogram(matrix_A, bins = 10, range = (0,9))  
 #输出->  
 （数组（[3, 2, 1, 3, 1, 1, 2, 0, 1, 1]），  
 数组([0., 0.9, 1.8, 2.7, 3.6, 4.5, 5.4, 6.3, 7.2, 8.1, 9. ]))

直方图数组有两个值列表，其中第一个显示 bin 中每个值范围的频率。在这种情况下，bin 被定义为 10 个 bin，从 0 到 9。

通过使用 matplotlib，我们可以说明直方图：

 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt  
 plt.hist(matrix_A.flat, bins = np.histogram(matrix_A)[1])  
 plt.show()

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未完待续…

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标签：输出,matrix,np,直方图,数组,185,数据处理,NumPy
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