关于NumPy的那些事——统计分析在Python中的应用
ztj100 2025-01-05 01:00 27 浏览 0 评论
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Python中使用NumPy不仅可以做整体运算和点积运算,还可以做一些统计分析的应用。
我们先来看一个例子:
这是一张销售情况的数据表,如果我们想统计第一季度篮球的销量,或者1月份所有产品的销量,在NumPy里怎么实现呢?
假如我们将数据读入一个变量sore,如np.array([268,369,358]),只要调用NumPy的sum函数即可运算出这个统计结果:
import numpy as np
sore=np.array([268,369,358])
p=np.sum(sore)
print(p)
输出结果:
995
这样我们通过一个sum函数就可以求得第一季度篮球的总销量,NumPy为我们提供了很多丰富的统计函数,我们来看看:
amin() 沿指定的轴,查找数组中元素的最小值,并以数组形式返回;amax() 沿指定的轴,查找数组中元素的最大值,并以数组形式返回。
对于二维数组来说,axis=1 表示沿着水平方向,axis=0 表示沿着垂直方向,将我们的销售数据读取到NumPy中,这是个最基本的二维数组,我们分别用amin() 和amax()来统计一下:
import numpy as np
sore=np.array([[268,369,358],[125,164,183],[289,367,512]])
#沿水平方向找最小值
print (np.amin(sore,axis=1))
#沿垂直方向找最小值
print (np.amin(sore,axis=0))
#默认找出整个数组的最小值
print (np.amin(sore))
#沿水平方向找最小值
print (np.amax(sore,axis=1))
#沿垂直方向找最小值
print (np.amax(sore,axis=0))
#默认找出整个数组的最小值
print (np.amax(sore))
输出结果:
[268 125 289]
[125 164 183]
125
[369 183 512]
[289 369 512]
512
当然这只是一个例子,对于海量数据来说,这是一个非常方便的函数工具。numpy.ptp() 函数用于计算数组元素中最值之差值,也就是(最大值 - 最小值)。外面还是用上面的数据为例:
import numpy as np
sore=np.array([[268,369,358],[125,164,183],[289,367,512]])
#计算整个数组中最大值与最小值的差
print(np.ptp(sore))
#沿横轴计算
print(np.ptp(sore,1))
#沿纵轴计算
print(np.ptp(sore,0))
运行结果:
387
[101 58 223]
[164 205 329]
请注意axis的写法,可以直接省略。percentile()计算百分位数,median() 用于计算 数组元素的中位数,mean()该函数计算数组中元素的算术平均值,average()函数计算加权平均值。
我们来看看加权平均值的算法,这个在外面的日常工作中会经常用到,如下面的例子:
import numpy as np
sore=np.array([[268,369,358],[125,164,183],[289,367,512]])
#无权重时
print(np.average(sore))
#求平均数
print(np.mean(sore))
#设置权重
w = np.array([4,3,2])
#沿横轴方向按照权重计算
print(np.average(sore,axis = 1,weights = w))
输出结果:
292.77777777777777
292.77777777777777
[321.66666667 150.88888889 364.55555556]
我们可以看出,当不指定权重时,计算结果就是求平均值,和mean()函数结果一致。
在工作中,例如在审计业务中,我们经常会碰到对某公司下属子公司的一些固定资产进行盘点,而收费标准则是根据不同的子公司有不同的收费标准,这时候我们就会用到加权平均的算法。
在以上的例子中,假如我们要奖励门店的销售业绩,对1个销售篮球提成是5元,销售1个足球提成是3元,销售一副羽毛球拍提成是2元,这样在计算提成的时候就需要用到加权平均这个函数,大家有兴趣可以自己测试一下。
var()方差函数,将每个样本值与均值之差的平方和,最后对差的平方和求均值就叫做方差,在统计学中也称样本方差。
std()函数就是标准差,是方差的算术平方根,用来描述一组数据平均值的分散程度。
在学习numpy的过程中要特别注意理解维度这个概念,数一数数组前面的方括号有几个,就是代表了数组的维度,也可以理解为特征。
例如,某公司下属子公司的各种产品销量分别表示为A公司篮球125件,足球189件,B公司篮球135件,足球154件:那么,用数组形式就可以这样表示:[[125,189],[135,154]],显然这就是一个二维数组。
如果再按照季度来扩充数组,例如1季度、2季度(假设销量一样)又可以如此表示:[[[125,189],[135,154]],[[125,189],[135,154]]],这个就是一个3维数组,如此类推。
所以,我们在学习的时候记住两个方法,把维度理解为特征,如上例中子产品是一维的特征,子公司是二维的特征,时间(季度)是三维的特征等等;第二个方法就是当看到一个数组时,数一下前面的方括号有几个,代表这个数组有几个维度,上面例子有三个方括号,显然就是一个三维数组。
理解了这个概念,我们就明白横轴、纵轴的应用了。
坚持学习,这样每天都能进步一点点!!
往期回顾:
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- END -
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