Функция медианы NumPy

NumPyNumPyBeginner
Практиковаться сейчас

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

NumPy - это библиотека Python, которая используется для работы с массивами. Она также поддерживает математические операции над массивами. Одна из таких математических операций - поиск медианы массива. Медиана - это среднее значение набора данных. Она используется для представления среднего значения набора чисел и не зависит от выбросов. В этом практическом занятии мы узнаем, как использовать функцию медианы NumPy.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL numpy(("NumPy")) -.-> numpy/ArrayBasicsGroup(["Array Basics"]) numpy(("NumPy")) -.-> numpy/IndexingandSlicingGroup(["Indexing and Slicing"]) numpy(("NumPy")) -.-> numpy/MathandStatisticsGroup(["Math and Statistics"]) numpy/ArrayBasicsGroup -.-> numpy/1d_array("1D Array Creation") numpy/ArrayBasicsGroup -.-> numpy/multi_array("Multi-dimensional Array Creation") numpy/ArrayBasicsGroup -.-> numpy/data_array("Data to Array") numpy/ArrayBasicsGroup -.-> numpy/shape_dim("Shapes and Dimensions") numpy/ArrayBasicsGroup -.-> numpy/data_type("Data Types") numpy/IndexingandSlicingGroup -.-> numpy/basic_idx("Basic Indexing") numpy/MathandStatisticsGroup -.-> numpy/lin_alg("Linear Algebra") numpy/MathandStatisticsGroup -.-> numpy/stats("Statistical Analysis") subgraph Lab Skills numpy/1d_array -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/multi_array -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/data_array -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/shape_dim -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/data_type -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/basic_idx -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/lin_alg -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} numpy/stats -.-> lab-86483{{"Функция медианы NumPy"}} end

Импортируем библиотеку NumPy

Прежде чем использовать библиотеку NumPy, нам нужно ее сначала импортировать.

import numpy as np

Создаем одномерный массив

Создадим одномерный массив с использованием метода numpy.array(), который будет использоваться в качестве входных данных для нахождения медианы.

a = np.array([26, 2, 73, 13, 34])

Найдем медиану одномерного массива

Мы используем метод numpy.median(), чтобы найти медиану массива. Поскольку это одномерный массив, мы не нужно указывать ось.

median = np.median(a)
print("The median of the 1D array is:", median)

Результат:

The median of the 1D array is: 26.0

Создаем двумерный массив

Теперь создадим двумерный массив с различными наборами входных значений.

inp = np.array([[1, 17, 19, 33, 49], [14, 6, 87, 8, 19], [34, 2, 54, 4, 7]])

Найдем медиану двумерного массива при axis=None

Теперь мы будем использовать метод numpy.median(), чтобы найти медиану двумерного массива.

Когда axis=None, возвращается медиана всех элементов в массиве.

median = np.median(inp)
print("The median of array when axis=None :", median)

Результат:

The median of array when axis=None : 17.0

Найдем медиану двумерного массива при axis=0

Когда axis=0, возвращается медиана по столбцам двумерного массива.

median = np.median(inp, axis=0)
print("The median of array when axis=0 :", median)

Результат:

The median of array when axis=0 : [14.  6. 54.  8. 19.]

Найдем медиану двумерного массива при axis=1

Когда axis=1, возвращается медиана по строкам двумерного массива.

median = np.median(inp, axis=1)
print("The median of array when axis=1 :", median)

Результат:

The median of array when axis=1 : [19. 14.  7.]

Резюме

В этом практическом занятии мы изучили библиотеку NumPy и то, как ее можно использовать для нахождения медианы массива. Мы также рассмотрели синтаксис и параметры функции numpy.median(). Кроме того, мы ознакомились с примерами нахождения медианы в одномерном и двумерном массивах.