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数据科学 函数


本章介绍数据科学中常用的三个函数:max()、min() 和 mean()。


运动手表数据集

持续时间 Average_Pulse Max_Pulse Calorie_Burnage Hours_Work Hours_Sleep
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

上面的数据集包含 6 个变量,每个变量有 10 个观测值

  • Duration - 训练课程持续时间(分钟)?
  • Average_Pulse - 训练课程的平均脉搏是多少? 以每分钟跳动次数为单位
  • Max_Pulse - 训练课程的最高脉搏是多少?
  • Calorie_Burnage - 训练课程燃烧了多少卡路里?
  • Hours_Work - 在训练课程之前,我们在工作岗位上工作了多少小时?
  • Hours_Sleep - 训练课程之前一晚我们睡了多久?

我们使用下划线 (_) 来分隔字符串,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高值。

示例

Average_pulse_max = max(80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125)

print (Average_pulse_max)
自己动手试一试 »

min() 函数

Python 的 min() 函数用于查找数组中的最低值。

示例

Average_pulse_min = min(80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125)

print (Average_pulse_min)
自己动手试一试 »

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)
自己动手试一试 »

注意:我们在 mean 前面写了 np.,让 Python 知道我们要激活 Numpy 库中的 mean 函数。


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