Daten zusammenfassen

Einführung in NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

Aggregationsmethoden

.sum()
.min()
.max()
.mean()
.cumsum()

Unsere Daten

security_breaches

array([[0, 5, 1],
       [0, 2, 0],
       [1, 1, 2],
       [2, 2, 1],
       [0, 0, 0]])

Eine Grafik des Arrays security_breaches mit Zeilen, die als Jahre und Spalten als Kunden beschriftet sind

Daten zusammenfassen

Eine Grafik des Arrays security_breaches mit Zeilen, die als Jahre und Spalten als Kunden beschriftet sind

security_breaches.sum()

Zeilen zusammenfassen

Eine Grafik, in der jede Spalte markiert ist und Summensymbole unten zeigen, dass die Werte in jeder Spalte addiert werden

security_breaches.sum(axis=0)

array([ 3, 10,  4])

Spalten aggregieren

Eine Grafik, in der jede Zeile markiert ist und rechts davon Summensymbole stehen, um zu zeigen, dass die Werte in jeder Zeile addiert werden

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

Das Achsenargument verstehen

Eine Grafik, die ein Array zeigt und wie es aussieht, wenn es zu einer einzigen Spalte zusammengefasst wird, die die Summe aller Elemente in jeder Zeile enthält.

Minimal- und Maximalwerte

Eine Grafik des Arrays security_breaches mit Zeilen, die als Jahre und Spalten als Kunden beschriftet sind

security_breaches.min()

security_breaches.max()

security_breaches.min(axis=1)

array([0, 0, 1, 1, 0])

Den Mittelwert ermitteln

Eine Grafik des Arrays security_breaches mit Zeilen, die als Jahre und Spalten als Kunden beschriftet sind

security_breaches.mean()

1.1333333333333333

security_breaches.mean(axis=1)

array([2., 0.6667, 1.3333, 1.6667, 0.])

Das Argument „keepdims“

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

security_breaches.sum(axis=1, keepdims=True)

array([[6],
       [2],
       [4],
       [5],
       [0]])

Kumulative Summen

Eine Grafik des Arrays security_breaches mit Zeilen, die als Jahre und Spalten als Kunden beschriftet sind

security_breaches.cumsum(axis=0)

array([[ 0,  5,  1],
       [ 0,  7,  1],
       [ 1,  8,  3],
       [ 3, 10,  4],
       [ 3, 10,  4]])

Zusammenfassende Werte grafisch darstellen

cum_sums_by_client = security_breaches.cumsum(axis=0)
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client[:, 0], label="Client 1")
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client.mean(axis=1), label="Average")
plt.legend()
plt.show()

Lass uns üben!

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