NumPy har en hel del användbara statistiska funktioner för att hitta minsta, maximala, procentuella standardavvikelse och varians, etc från de givna elementen i matrisen. Funktionerna förklaras enligt följande -
Statistisk funktion
Numpy är utrustad med den robusta statistiska funktionen enligt nedan
| Fungera | Klumpig |
| Min | np.min () |
| Max | np.max () |
| Betyda | np.mean () |
| Median | np.median () |
| Standardavvikelse | np.std () |
Tänk på följande Array
import numpy as npnormal_array = np.random.normal(5, 0.5, 10)print(normal_array)
Produktion:
[5.56171852 4.84233558 4.65392767 4.946659 4.85165567 5.61211317 4.46704244 5.22675736 4.49888936 4.68731125]
Exempel: Statistisk funktion
### Minprint(np.min(normal_array))### Maxprint(np.max(normal_array))### Meanprint(np.mean(normal_array))### Medianprint(np.median(normal_array))### Sdprint(np.std(normal_array))
Produktion:
4.4670424352669135.6121131719902014.9348410022705934.8469956257866630.3875019367395316