Numpy的数学统计函数
Numpy的数学统计函数
本节内容:
1、Numpy有哪些数学统计函数:
函数名 | 说明 |
---|---|
np.sum | 所有元素的和 |
np.prod | 所有元素的乘积 |
np.cumsum | 元素的累积加和 |
np.cumprod | 元素的累积乘积 |
np.min | 最小值 |
np.max | 最大值 |
np.percentile | 0-100百分位数 |
np.quantile | 0-1分位数 |
np.median | 中位数 |
np.average | 加权平均,参数可以指定weights |
np.mean | 平均值 |
np.std | 标准差 |
np.var | 方差 |
2、怎样实现按不同的axis计算
以上函数,都有一个参数叫做axis用于指定计算轴为行还是列,如果不指定,那么会计算所有元素的结果
3、实例:机器学习将数据进行标准化
A = (A - mean(A, axis=0)) / std(A, axis=0)
1、Numpy的数学统计函数
2、Numpy的axis参数的用途
axis=0代表行、axis=1代表列
对于sum/mean/media等聚合函数:
- 理解1:axis=0代表把行消解掉(对于每一列的行之间操作);axis=1代表把列消解掉;(对于每一行的列之间的操作)
- 理解2:axis=0代表跨行计算,axis=1代表跨列计算
3、实例:机器学习将数据进行标准化
arr如果对应到现实世界的一种解释:
- 行:每行对应一个样本数据
- 列:每列代表样本的一个特征
数据标准化:
- 对于机器学习、神经网络来说,不同列的量纲应该相同,训练收敛的更快;
- 比如商品的价格是0到100元、销量是1万到10万个,这俩数字没有可比性,因此需要先都做标准化;
- 不同列代表不同的特征,因此需要axis=0做计算
- 标准化一般使用A = (A - mean(A, axis=0)) / std(A, axis=0)公式进行
用随机数再试一次
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