numpy常用数据统计函数
NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了矩阵运算、随机数生成、傅里叶变换等功能。在数据统计中，NumPy提供了许多常用的函数来处理和分析数据。下面将介绍一些常用的NumPy数据统计函数。
1. np.mean(a, axis=None):
计算给定数组a的均值。可以通过axis参数指定沿指定轴计算均值，默认计算整个数组的均值。
2. np.median(a, axis=None):
计算给定数组a的中值。中值是将数组排序后的中间值，适用于有异常值的数据集。
3. np.std(a, axis=None):
计算给定数组a的标准差。标准差是一种衡量数据离散程度的指标，表示数据的平均偏离程度。
4. np.var(a, axis=None):
计算给定数组a的方差。方差是标准差的平方，衡量数据的离散程度。
5. np.percentile(a, q, axis=None):
计算给定数组a的第q个百分位数。可以通过axis参数指定沿指定轴计算百分位数，默认计算整个数组的百分位数。
numpy库常用函数6. np.histogram(a, bins=10, range=None):
计算给定数组a的直方图。直方图是将数据划分为一系列连续的区间，并统计落入每个区间的元素数量。
7. np.corrcoef(a, b=None, rowvar=True):
计算给定数组a与数组b的相关系数矩阵。相关系数矩阵衡量变量之间的线性关系。
8. np.cov(m, y=None, rowvar=True):
计算给定数组m的协方差矩阵。协方差矩阵衡量变量之间的线性相关程度。
9. np.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False):
拟合给定数据点的多项式拟合。可以通过参数deg指定多项式的阶数。
10. np.polyval(p, x):
计算给定多项式系数p在给定点x处的值。
11. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):
从给定数组a中随机选择元素。可以通过参数size指定选择的元素数量，默认为1
12. np.random.shuffle(a):
随机打乱给定数组a中的元素顺序。
13. np.random.rand(d0, d1, ..., dn):
生成给定维度的随机数组。每个维度的大小由参数d0, d1, ..., dn指定。
14. np.random.randn(d0, d1, ..., dn):
生成给定维度的标准正态分布随机数组。每个维度的大小由参数d0, d1, ..., dn指定。
15. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):
生成给定维度的随机整数数组。可以通过参数low和high指定随机整数的范围，默认为[0, low)。
以上是一些常用的NumPy数据统计函数，可以帮助我们对数据进行分析和处理。这些函数可以在科学计算、数据分析、机器学习等领域中发挥重要作用，帮助解决实际问题。

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