计算给定 NumPy 数组的平均值、标准差和方差

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平均值、标准差和方差是用于描述给定数据集数据分布的统计指标。在 Numpy 库中,我们有计算数组平均值、标准差和方差的函数。让我们逐一详细了解。

平均值

平均值也称为平均值,是数组中所有元素的总和除以元素总数。它用于表示数据的集中趋势。

语法

以下是在数组上应用均值函数的语法 -

numpy.mean(arr)

其中

  • Numpy 是库。

  • mean 是函数。

  • arr 是输入数组。

示例

在下面的示例中,我们使用 mean() 函数来计算给定输入的一维数组的平均值。

import numpy as np
a = np.array([22,1,7,14,5,2])
print("输入数组:",a)
mean_array = np.mean(a)
print("给定输入数组的平均值:",mean_array)

输出

以下是给定输入数组的平均值的输出。

输入数组:[22 1 7 14 5 2]
给定输入数组的平均值:8.5

示例

让我们看另一个使用 Numpy 的 mean() 函数计算二维数组平均值的示例数组。

import numpy as np
a = np.array([[34,23],[90,34],[43,23],[10,34]])
print("输入数组:",a)
mean_array = np.mean(a)
print("给定输入二维数组的平均值:",mean_array)

输出

以下是上述代码的输出,当我们运行代码时 -

输入数组: [[34 23]
 [90 34]
 [43 23]
 [10 34]]
给定输入二维数组的平均值: 36.375

示例

在这里,我们使用 Numpy 数组的 mean() 函数计算三维数组的平均值。

import numpy as np
a = np.array([[[34,23],[90,34]],[[43,23],[10,34]]])
print("输入数组:",a)
mean_array = np.mean(a)
print("给定输入三维数组的平均值:",mean_array)

输出

输入数组: [[[34 23]
  [90 34]]

 [[43 23]
  [10 34]]]
给定输入三维数组的平均值:36.375

方差

这用于查找数据在给定数据集中的分布情况。它计算为每个数据点与平均值的平方差的平均值。从数学上讲,查找方差的公式如下。

Variance = (1/n) * sum((xi - mean)2)

其中,

  • n 是数据点的数量。

  • xi 是给定数据的第 i 个数据点。

  • 平均值是给定数据的平均值

  • 高方差

高方差

高方差表示数据值分布在很大范围内,而低方差表示值聚集在数据值的平均值附近。在 Numpy 中,我们有 var() 函数来计算给定数组的方差。

语法

以下是在数组上使用方差函数的语法。

numpy.var(arr)

其中,

  • Numpy 是库。

  • var 是函数。

  • arr 是输入数组。

示例

在下面的例子中,我们尝试使用 numpy 的 var() 函数计算一维数组的方差 –

import numpy as np
a = np.array([2,7,50,3,12])
print("输入数组:",a)
variance = np.var(a)
print("给定输入一维数组的方差:", variance)

输出

输入数组:[ 2 7 50 3 12]
给定输入一维数组的方差:322.16

示例

我们来看另一个示例,该示例使用 var() 函数计算二维数组的方差。

import numpy as np
a = np.array([[90,34],[43,23]])
print("输入数组:",a)
variance = np.var(a)
print("给定输入二维数组的方差:",variance)

输出

输入数组: [[90 34]
 [43 23]]
给定输入二维数组的方差:652.25

标准差

标准差定义了数据与平均值的分布程度,并告诉我们数据与平均值的偏差程度。该方法的数学公式如下。

标准差 = √(Σ(xi - x)2 / (n - 1))

其中,

  • n 是数据点的数量。

  • Σ(xi - x)2 是每个数据值与平均值之间的平方差之和。

使用 Python 计算标准差

在 python 的统计模块中,我们有一个函数 stdev() 来查找给定数组的标准差。

示例

在下面的例子中,我们尝试通过将一维数组传递给 stdev() 函数来计算数组的标准差 –


import statistics
import numpy as np
a = np.array([34,23,90,34,90,34,43,23])
print("输入数组:",a)
std = statistics.stdev(a)
print("给定输入一维数组的标准差:",std)

输出

以下是针对给定输入数组计算的标准差的输出。

输入数组:[34 23 90 34 90 34 43 23]
给定输入一维数组的标准差:27.694764848252458

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