数据科学 函数
本章介绍了在数据科学工作中常用的三个函数：max()、min() 和 mean()。
运动手表数据集
| 时长 | 平均脉率 | 最大脉率 | 卡路里消耗 | 工作时长 | 睡眠时长 |
|---|---|---|---|---|---|
| 30 | 80 | 120 | 240 | 10 | 7 |
| 30 | 85 | 120 | 250 | 10 | 7 |
| 45 | 90 | 130 | 260 | 8 | 7 |
| 45 | 95 | 130 | 270 | 8 | 7 |
| 45 | 100 | 140 | 280 | 0 | 7 |
| 60 | 105 | 140 | 290 | 7 | 8 |
| 60 | 110 | 145 | 300 | 7 | 8 |
| 60 | 115 | 145 | 310 | 8 | 8 |
| 75 | 120 | 150 | 320 | 0 | 8 |
| 75 | 125 | 150 | 330 | 8 | 8 |
以上数据集包含 6 个变量，每个变量有 10 个观测值。
- 时长 - 训练课程持续了多长时间（分钟）？
- 平均脉率 - 训练课程的平均脉率是多少？以每分钟跳动次数测量。
- 最大脉率 - 训练课程的最大脉率是多少？
- 卡路里消耗 - 训练课程消耗了多少卡路里？
- 工作时长 - 训练课程之前我们在工作中花了多少时间？
- 睡眠时长 - 训练课程前一天晚上我们睡了多久？
我们使用下划线 (_) 分隔字符串，因为 Python 无法将空格识别为分隔符。
max() 函数
Python 的 max() 函数用于查找数组中的最大值。
示例
Average_pulse_max = max(80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125)
print (Average_pulse_max)
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min() 函数
Python 的 min() 函数用于查找数组中的最小值。
示例
Average_pulse_min = min(80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125)
print (Average_pulse_min)
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mean() 函数
NumPy 的 mean() 函数用于查找数组的平均值。
示例
import numpy as np
Calorie_burnage = [240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330]
Average_calorie_burnage = np.mean(Calorie_burnage)
print(Average_calorie_burnage)
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注意：我们在 mean 前面写 np.，是为了让 Python 知道我们想要激活来自 Numpy 库的 mean 函数。
