Numpy(三)

聚合函数(最大值,最小值,平均值,方差,标准差)
scores=np.array([[43, 86, 6, 49, 29],
[23, 61, 48, 83, 6],
[15, 25, 80, 53, 86],
[ 1, 89, 14, 54, 42],
[88, 37, 60, 53, 5]]) 班级成绩
1，np.amax(arr11) 班级的最高分
np.amax(arr11,axis=0) 按照轴定义, 计算的是每个科目的最高分
np.amax(arr11,axis=1) 每行的(每个人的)最高分
2，np.amin(arr11) 最低分
3，np.mean(arr11) 平均分
4，np.mean(arr11,axis=1) 每个人的平均分
5，np.var() 方差或者公式 np.mean((x-x.mean())**2)
np.var(arr11)
6，标准差 np.std() 或者 np.sqrt(np.mean((x-x.mean())**2))
np.std(arr11) 或者 np.sqrt(np.mean((arr11-np.mean(arr11))**2))
7，np.where(判断条件Bool类型,True的时候的值,False的时候选用的值)
np.where(scores>=60,“及格”,‘不及格’)
输出：
array([[‘不及格’, ‘及格’, ‘不及格’, ‘不及格’, ‘不及格’],
[‘不及格’, ‘及格’, ‘不及格’, ‘及格’, ‘不及格’],
[‘不及格’, ‘不及格’, ‘及格’, ‘不及格’, ‘及格’],
[‘不及格’, ‘及格’, ‘不及格’, ‘不及格’, ‘不及格’],
[‘及格’, ‘不及格’, ‘及格’, ‘不及格’, ‘不及格’]], dtype=’<U3’)
8，unique() 去重操作 np.unique(arr3)