5. Статистика


5.1. Основные статистические характеристики

amin(a[, axis, out, keepdims, initial])
Минимальное значение элементов массива. Параметр axis позволяет указывать оси, вдоль которых необходим поиск минимальных значений.
amax(a[, axis, out, keepdims, initial])
Максимальное значение в массиве. Параметр axis позволяет указывать оси, вдоль которых необходим поиск максимальных значений.
nanmin(a[, axis, out, keepdims])
Минимальное значение массива или минимальное значение вдоль указанной оси. Элементы с значением np.nan игнорируются.
nanmax(a[, axis, out, keepdims])
Максимальное значение массива или максимальное значение вдоль указанной оси. Элементы с значением np.nan игнорируются.
numpy.ptp(a[, axis, out, keepdims])
Возвращает диапазон значений ([max - min]) массива или указанной оси массива.
numpy.percentile(a, q[, axis, out, overwrite_input, interpolation, keepdims])
Вычисляет q-й процентиль (перцентиль) значений элементов массива или элементов вдоль указанной оси.
numpy.nanpercentile(a, q[, axis, out, overwrite_input, interpolation, keepdims])
Вычисление q-го процентиля (перцентиля) значений вдоль указанной оси массива. Элементы с значением np.nan игнорируются.
numpy.quantile(a, q[, axis, out, overwrite_input, interpolation, keepdims])
Вычисление q-го процентиля (перцентиля) значений вдоль указанной оси массива. Элементы с значением np.nan игнорируются.
numpy.nanquantile(a, q[, axis, out, overwrite_input, interpolation, keepdims])
Вычисление q-го процентиля (перцентиля) значений вдоль указанной оси массива. Элементы с значением np.nan игнорируются.

5.2. Средние и отклонения

median(a[, axis, out, overwrite_input, keepdims])
Медиана значений элементов массива, расположенных вдоль указанной оси.
average(a[, axis, weights, returned])
Средневзвешенное значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси.
mean(a[, axis, dtype, out, keepdims])
Среднее арифметическое значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси.
std(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])
Стандартное отклонение значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси.
var(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])
Дисперсия значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси.
nanmedian(a[, axis, out, overwrite_input, …])
Медиана значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси. Элементы с значением NaN игнорируются.
nanmean(a[, axis, dtype, out, keepdims])
Среднее арифметическое значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси. Элементы с значением NaN игнорируются.
nanstd(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])
Стандартное отклонение значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси. Элементы с значением NaN игнорируются.
nanvar(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])
Дисперсия значений элементов массива расположенных вдоль указанной оси. Элементы с значением NaN игнорируются.

5.3. Корреляции

corrcoef(x[, y, rowvar, bias, ddof])
Коэфициент корреляции Пирсона.
correlate(a, v[, mode])
Взаимнокорреляционная функция двух одномерных последовательностей.
cov(m[, y, rowvar, bias, ddof, fweights, …])
Ковариационная матрица.

5.4. Гистограммы

histogram(a[, bins, range, normed, weights, …])
Вычисление гистограммы набора данных.
histogram2d(x, y[, bins, range, normed, weights])
Вычисление двумерной гистограммы двух наборов данных.
histogramdd(sample[, bins, range, normed, …])
Вычисление N-мерной гистограммы N-го количества наборов данных.
bincount(x[, weights, minlength])
Количество вхождений значений в массиве.
numpy.histogram_bin_edges(a, bins=10, range=None, weights=None)
Значения для прямоугольников гистограммы.
digitize(x, bins[, right])
Вычисление индексов числовых интервалов массива bins в которые входит каждое последующее значение элемента массива x.