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Python Numpy 数据分析常用数学运算

时间:2023-12-10 22:55:36浏览次数:42  
标签:数据分析 运算 示例 Python 数学 Numpy

Python 的 NumPy 库是数据分析和科学计算的核心库之一,提供了广泛的数学运算功能,使得处理大型多维数组和矩阵运算变得简单高效。NumPy 是进行数据分析和科学计算的基石,掌握其数学运算功能对于进行有效的数据处理和分析至关重要。本文主要介绍Python Numpy 中数据分析常用数学运算,以及相关示例代码。

1、算术运算

算术运算是数据分析中最基本的运算,包括加、减、乘、除、取模、取幂、取平方根等。

1)加减乘除

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

2)幂运算和开方

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

2、逻辑运算

NumPy 提供了基本的逻辑运算符,包括等于、不等于、大于、小于、大于等于、小于等于、逻辑与、逻辑或、逻辑非等。

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

3、统计运算

NumPy 提供了大量的统计运算函数,包括求和、平均值、最大值、最小值、方差、标准差等。

1)求和、最小值、最大值

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

2)平均值、中位数、标准差

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

4、线性代数运算

Python NumPy 提供了大量的线性代数运算函数,包括加法、减法、乘法、除法、矩阵乘积、转置、逆矩阵、行列式、特征值、特征向量等。

1)点积和矩阵乘法

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

2)矩阵转置和逆

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

3)矩阵行列式

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

4)矩阵特征值和特征向量

示例代码:Python Numpy 数据分析常用数学运算

标签:数据分析,运算,示例,Python,数学,Numpy
From: https://www.cnblogs.com/tinyblog/p/17893418.html

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