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Python | Numpy：详解计算矩阵的均值和标准差

在用 Python 复现 CRITIC 权重法时，需要计算变异系数，以标准差的形式来表现，如下所示： Sj表示第 j 个指标的标准差，在 CRITIC 权重法中使用标准差来表示各指标的内取值的差异波动情况...# 每一列的均值 print("每一行的均值：", np.mean(a, axis=1)) # 每一行的均值分别计算整体的标准差、每一列的标准差和每一行的标准差： print("整体的方差...：", np.std(a)) # 整体的标准差 print("每一列的方差：", np.std(a, axis=0)) # 每一列的标准差 print("每一列的方差："..., np.std(a, axis=1)) # 每一行的标准差结果如下：三、实践：CRITIC权重法计算变异系数导入需要的依赖库： import numpy as np import pandas...：发现结果与文档不一致：原因：numpy默认是除以样本数，求的是母体标准差；而除以样本-1，得到的才是样本标准差，这时设置参数 ddof=1 即可！

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python用numpy计算均值，方差，标准差

文章目录均值（mean）方差（variance）标准差（standard deviation） numpy自带一些函数接口，可以用来很方便的计算一组数据的均值（mean），方差（variance...）和标准差（standard deviation）。...1,1,1,1,1,1,1,1,1)) 5.0 >>> np.average(a, weights=(1,1,1,1,1,1,1,6,1)) 6.071428571428571 mean函数有axis参数可以使用...我们都知道用样本方差来估计总体方差的计算公式是除以n-1，此时ddof=1。...>>> tss/(len(a)-1) 7.5 >>> tss/(len(a)) 6.666666666666667 标准差（standard deviation） >>> np.sqrt(np.var

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numpy的相关使用

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础。...一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)...1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组...i + 4) # 选取特定的子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为...官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy

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python的NumPy使用

参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！ ...1、导库使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用... ### 这些都是可以使用的 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位的浮点数组成的复数类型...# array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松的完成数组处理

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numpy使用

主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次的学习将其中关于numpy和pandas的部分代码进行整理 numpy import numpy as np my_arr = np.arange...，则同时会改变原来的数组中的值，属于是引用传递。...array([7, 8, 9]) x = arr3d[1] x array([[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) x[0] array([7, 8, 9]) 切片索引使用数字进行行和列上的切片..., 1.2322734 ]]) 花式索引花式索引的结果总是一维的。...matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) 重点：where方法使用

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Numpy库的首次使用

在pycharm中的setting安装numpy，或者在cmd里面通过pip install方法安装均可 # 代码 from numpy import * # 构造一个4x4的随机数组 print("...数组:\n",random.rand(4, 4)) # 调用mat()函数将数组转化为矩阵 randMat = mat(random.rand(4, 4)) # .I操作符实现了矩阵求逆的运算 print...randMat.I) # 矩阵乘以逆矩阵 invRandMat = randMat.I print("矩阵乘以逆矩阵:\n",randMat*invRandMat) # 函数eye(4)创建一个4x4的单位矩阵

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如何解决 NumPy 无法计算其中一个 5 元素列表的标准差的问题

问题背景在使用 NumPy 计算统计结果时发现，NumPy 能够接受原始数据列表来计算标准差，却无法接受经过计算后的结果列表。...使用 print(type(f10), type(solf10)) 检查数据结构，发现它们都是类型，推测数据结构并非导致问题的根源。...解决方案答案 1 指出问题在于 solf10 列表中包含的元素是 sympy 的 Float 对象，而非 NumPy 可以识别的 C double 对象。...代码示例# 导入必要的库from sympy import *from numpy import *import matplotlib.pyplot as plt# 常量g = 9.81# 给定数据l1...，上述代码将能够在 solf10、solf12、solf15 上计算标准差，并在最后生成所需的图表。

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Python的numpy库使用

参考链接： Python中的numpy.isinf 代码部分如下所示： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数...# 检查ndarray中的元素是否等于后面后面数组中的一个，返回布尔型 np.diag(a) # 以一维数组的形式返回对角线的值 np.diag([1, 3, 5, 9...]) # 将数组的小鼠和整数部分用两个独立的数组行式返回 np.logical_not(a) # 计算个元素not x 的真值，即-ndarray # # 5.判断 np.isnan...np.dot(a, b) # 计算两个矩阵的内积 np.maximum(a, b) # 两个形状相同的矩阵对应位置元素取大的重新构成矩阵 np.minimum(a,...b) # 两个形状相同的矩阵对应位置元素取小的重新构成矩阵持续更新中，希望对你们有所帮助！！！

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使用java计算数组方差和标准差

首先给出方差和标准差的计算公式代码 public class Cal_sta { double Sum(double[] data) { double sum = 0;...variance = variance / data.length; return variance; } // population standard deviation 总体标准差...variance = variance / (data.length-1); return variance; } // sample standard deviation 样本标准差...System.out.println("总体方差Population Variance " + cal.POP_Variance(testdata)); System.out.println("总体标准差...System.out.println("样本方差Sample Variance " + cal.Sample_Variance(testdata)); System.out.println("样本标准差

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Numpy使用3

上一篇博客介绍了numpy的几种初始化方式和numpy的数据类型（dtype）和shape的相关知识，这篇介绍numpy矩阵的索引与切片矢量化 numpy数组有一个很好的特性就是支持vectorization...，大小相同的数组做任何操作将在元素级别进行运算，这意味着我们可以像使用matlab那样对数据进行操作 In [46]: a = np.array([[1,2,4],[3,5,6]]) In [47]:...[12, 25, 42]]) In [50]: a * a Out[50]: array([[ 1, 4, 16], [ 9, 25, 36]]) In [51]: 广播 numpy...[ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5]]], dtype=int16) 布尔型索引 numpy...Out[83]: array([4]) ##############如果有多个选取条件，可以使用&\|这样的表达 In [84]: mask = (f == 4) | (f == 6) In

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使用NumPy、Numba的简单使用(一)

Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。很多情况下，我们可以与SciPy和 Matplotlib（绘图库）一起使用。...来替代MatLab，下面我来来看一下numpy库的常见的一些操作。 #!...有了初步的认识，我们到这里知道了numpy.....原来是生成一个多维数组的玩意我们再来深入的看一下numpy的内部信息吧。...如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。...切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 a[...

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Numpy使用2

上一个博客写到了numpy的特性，如何安装以及功能初探。这一篇就讲讲numpy的常用功能以及与其它python库的结合使用。...RGB (1920, 1200) JPEG # RGB图像 In [23]: im_numpy = np.asarray(im) # 把读入的图片作为矩阵 In [24]: im_numpy.shape...# 图片矩阵的shape信息 Out[24]: (1200, 1920, 3) # 三维矩阵，每个分量是原始图片的R、G、B信息（3）使用内置函数创建 In [25]: array_n_dim...6]]) In [29]: array_n_numpy.dtype Out[29]: dtype('int64') # 现在的数据类型是int64 In [30]: array_n_numpy.astype...是（2,5）到此numpy基本的信息已经介绍了，下篇继续写numpy的其它特性

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Numpy使用4

上篇博客写到了numpy的索引与切片，这篇博客介绍numpy的一些数学统计上的使用和如何结合numpy实现对结构化文本的处理通用函数所谓的通用函数(ufunc)就是指元素级别的数组函数，你可以将其看做简单函数其接受一个或者多个标量值...利用numpy进行数据处理利用numpy强大的数组（矩阵）能力，可以将很多的数据处理的问题转化为对数组的处理问题比如对一个数组将其中大于0的值置为2，小于0的置为-2，这个怎么做？？？...python的一般做法是遍历，但是这存在性能问题，我们看看numpy是怎么做的利用numpy.where()可以简单的做到，where()函数是if condition x else y的矢量化版本...(delimiter)来读取结构化的文本文件，这个我在博客Numpy使用1中介绍过，就不在多说了，需要的可以去看看其它的特性还有些想关于线性代数方面的，这个大家自行百度。...其实存取结构化的数据(类似于表结构)numpy并不是很好的选择，之后我会写个介绍pandas的博客，这个对各种表结构的处理比numpy强大太多，numpy的强大之处在于其n-dim array的能力。

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NumPy初步使用

创建ndarray对象： import numpy as np np.array([1,2,3,4]) np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 转换为list np.array...([1,2,3,4]).tolist() 获取ndarray对象的基本信息：维数(ndim)、行列信息(shape)、数据存储类型(dtype) arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8...b a * 2 a * b a / 2 a / b # 平方 arr ** 2 # 点乘 np.dot(a, b) a.dot(b) np.sin(a) 深浅复制，赋值操作为浅复制，使用

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使用NumPy、Numba的简单使用(二)

我们要将M金额的钱换为硬币，保证硬币数目最少，我们的换法是什么，例题二，我们现在有M米的绳子，截成N段（N的长度一定为整数），将N段绳子的长度相乘，保证乘积结果为最大值，我们需要截取，过几天再回头来写这个吧...我们今天来继续说说numpy的用法，这次我们通过习题来看看numpy的用法。　　问题：将arr中的所有奇数替换为-1，而不改变arr。...问题：创建以下模式而不使用硬编码。只使用numpy函数和下面的输入数组a。...]) b = np.array([5,6,7,8,9]) np.setdiff1d(a,b) setdiffld使用时注意顺序，在第一个参数内除去包含第二个元素的数据，且不包含剩余第二个参数的元素。...例如：a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2，而在我们的二维数组中，我们可以使用‘，’；例如a[X,M]，这时我们就取出，第X+1行的第M+1个元素。

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NumPy 使用教程

参考链接： Python中的numpy.logaddexp NumPy 基础使用教程（1）- 数值类型及多维数组一、介绍 1.1 基础内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到...基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 ...基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 ...基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 ...基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。

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Numpy使用1

，我问几个问题，如果你觉得list之类的都可以搞定，那么咱们就可以宣告numpy的死亡了如何存储RGB图像如何存储结构化的数据如何高效存储和索引多维数组如何高效的进行数据的切片和组装很明显，这些...list都是做不到的，如果你有类似的这类需求的话，那么numpy应该不会让你失望。...官方网址：HERE Numpy的安装我的机器是ubuntu14.04（64 位），建议使用pip安装，pip是个python的包管理器，通过它可以很方便的进行安装、卸载、升级 sudo apt-get...的话，同样可以先安装pip，再使用pip安装numpy，不过过程稍微麻烦点，请大家自行百度 Getting Started 安装好以后，我们来测试下，并写段小代码体验下numpy的强大功能 import...numpy as np 如果你import没有出错的化，就表示你已经成功安装好了下面我们在ipython的交互式环境下写点代码，体验下numpy的功能（1）创建3*3的全0矩阵 In [1]:

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Numpy和pandas的使用技巧

'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)；或者使用arange...给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) 4、索引和查找， # 花式索引举例： A[行索引,列索引] ex: A...中的矩阵合并列合并/扩展：np.column_stack() 行合并/扩展：np.row_stack() numpy.ravel() 与numpy.flatten() numpy.flatten()返回一份拷贝...Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl

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Python开发之numpy的使用

一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。...NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。...二、numpy的使用 1、创建ndarray 由python list创建python # 1维数组 a = np.array([1, 2, 3]) print(type(a), a.shape...(4,15,size = (2,2)) print(i) out: [[6, 5], [5, 9]] #创建一个从均值为0，标准差为0.1的正态分布中随机抽样的3x3矩阵 j = np.random.normal

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Numpy教程：Numpy.random模块使用（新）

本文介绍版本：Numpy1.22 在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random...的基本使用。...Number Generator）然后可以使用生成器（Generator）的函数方法创建。...使用random()函数返回一个在0~1的随机浮点值： import numpy as np rng = np.random.default_rng(123)# 创建一个种子为123的生成器，可以为空，...standard_normal([size, dtype, out]) 从标准正态分布（平均值=0，标准差=1）中抽取样本。

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