Synthétiser des données

Introduction à NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

Méthodes d'agrégation

 

  • .sum()
  • .min()
  • .max()
  • .mean()
  • .cumsum()
Introduction à NumPy

Nos données

 

security_breaches

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

Un graphique du tableau security_breaches, avec les rangées comme années et les colonnes comme clients

Introduction à NumPy

Sommer les données

Un graphique du tableau security_breaches, avec les rangées comme années et les colonnes comme clients

security_breaches.sum()

17
Introduction à NumPy

Agréger les rangées

un graphique où chaque colonne est en surbrillance et des symboles de somme au bas indiquent que le tableau est additionné par colonne

security_breaches.sum(axis=0)

array([ 3, 10,  4])
Introduction à NumPy

Agréger les colonnes

un graphique où chaque rangée est en surbrillance et des symboles de somme à droite indiquent que le tableau est additionné par rangée

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])
Introduction à NumPy

Bien comprendre l'argument axis

Un graphique montrant un tableau et sa réduction en une seule colonne contenant la somme de tous les éléments de chaque rangée

Introduction à NumPy

Valeurs minimale et maximale

Un graphique du tableau security_breaches, avec les rangées comme années et les colonnes comme clients

security_breaches.min()

0

security_breaches.max()

5

security_breaches.min(axis=1)

array([0, 0, 1, 1, 0])
Introduction à NumPy

Calculer la moyenne

Un graphique du tableau security_breaches, avec les rangées comme années et les colonnes comme clients

security_breaches.mean()

1.1333333333333333

security_breaches.mean(axis=1)

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

L'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]])
Introduction à NumPy

Sommes cumulées

Un graphique du tableau security_breaches, avec les rangées comme années et les colonnes comme clients

security_breaches.cumsum(axis=0)

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

Tracer des valeurs récapitulatives

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()

Introduction à NumPy

Passons à la pratique !

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