扫码阅读
手机扫码阅读

使用numpy快速实现统计分析的常用代码实现

60 2024-10-27

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:使用numpy快速实现统计分析的常用代码实现
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号

NumPy是Python的一个核心数值计算库,它为统计分析提供了多种函数,包括基本统计量的计算、数组排序和搜索、聚合操作、随机数生成以及线性代数等功能。

NumPy统计分析功能概览

  • 基本统计量:平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
  • 排序和搜索:数组排序、极值查找、百分位数计算。
  • 聚合操作:求和、乘积、累加等。
  • 随机数生成:用于模拟和实验设计的随机数生成。
  • 线性代数:矩阵运算、特征值分解等,辅助统计建模。

NumPy统计分析案例

以下是一些NumPy用于统计分析的常用案例代码:

  1. 计算数据每一列的均值。
  2. 计算数据每一列的标准差。
  3. 找出数据每列的最大值和最小值。
  4. 计算数据每一列的中位数。
  5. 计算数据每一列的四分位数。
  6. 计算数据每一列的方差。
  7. 计算数据每一列的偏度和峰度。
  8. 计算数据每一列的累积和。
  9. 使用广播进行数据标准化。
  10. 计算数据每一列的累乘。
  11. 计算数据每一列的几何平均数。
  12. 计算数据每一列的调和平均数。
  13. 使用高级索引进行数据筛选。
  14. 计算数据每一列的中位绝对偏差。
  15. 计算数据每一列的四分位距。
  16. 进行离群值检测。
  17. 计算数据每一列的协方差矩阵。
  18. 计算数据每一列的相关系数矩阵。

本文展示了如何使用NumPy进行数据统计分析,提供了一系列实用的方法,这些方法可以帮助用户快速学习统计分析的技巧,并在实际工作中灵活运用。

想要了解更多内容?

查看原文:使用numpy快速实现统计分析的常用代码实现
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号