Обобщение данных

Введение в NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

Методы агрегирования

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

Наши данные

security_breaches

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

Иллюстрация массива security_breaches: строки подписаны как годы, столбцы — как клиенты

Суммирование данных

Иллюстрация массива security_breaches: строки подписаны как годы, столбцы — как клиенты

security_breaches.sum()

Агрегирование по строкам

Иллюстрация с выделенными столбцами и символами суммы внизу, показывающая суммирование массива по каждому столбцу

security_breaches.sum(axis=0)

array([ 3, 10,  4])

Агрегирование по столбцам

Иллюстрация с выделенными строками и символами суммы справа, показывающая суммирование массива по каждой строке

security_breaches.sum(axis=1)

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

Аргумент axis: как это работает

Иллюстрация: массив сворачивается в один столбец с суммой элементов каждой строки

Минимальные и максимальные значения

Иллюстрация массива security_breaches: строки подписаны как годы, столбцы — как клиенты

security_breaches.min()

security_breaches.max()

security_breaches.min(axis=1)

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

Вычисление среднего

Иллюстрация массива security_breaches: строки подписаны как годы, столбцы — как клиенты

security_breaches.mean()

1.1333333333333333

security_breaches.mean(axis=1)

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

Аргумент 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]])

Накопленные суммы

Иллюстрация массива security_breaches: строки подписаны как годы, столбцы — как клиенты

security_breaches.cumsum(axis=0)

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

Визуализация агрегированных значений

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()

Давайте потренируемся!

Введение в NumPy