PYTHON МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ NUMPY

Python и NumPy предоставляют мощные средства для расчета математического ожидания. Математическое ожидание - это среднее значение случайной величины и часто используется в статистике и машинном обучении.

В NumPy существует функция mean() для вычисления математического ожидания. Например, чтобы вычислить математическое ожидание списка чисел:

import numpy as np
numbers = [2, 5, 9, 3, 7]
mean = np.mean(numbers)
print(mean)

Кроме того, вы можете использовать матрицы NumPy для вычисления математического ожидания. Например, чтобы вычислить математическое ожидание столбца в матрице:

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 4, 6], [3, 8, 9], [2, 5, 7]])
column_mean = np.mean(matrix[:, 1])
print(column_mean)

Если вам нужно вычислить математическое ожидание для каждого столбца или строки в матрице, вы можете использовать параметр axis. Например, чтобы вычислить математическое ожидание каждого столбца:

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 4, 6], [3, 8, 9], [2, 5, 7]])
column_means = np.mean(matrix, axis=0)
print(column_means)

Это выведет среднее значение для каждого столбца в матрице.

Основы NumPy Python - Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

#10. Базовые математические функции - NumPy уроки

Математическая статистика в Python. Размах, Математическое ожидание, Дисперсия, Асимметрия

#1 - Python NumPy - Что такое array, arange и dot

Data Analysis with Python Course - Numpy, Pandas, Data Visualization

How to Create NumPy Arrays with Examples \u0026 Execution - Easiest Explanation - Python🐍 for Beginners

Python Numpy Full Tutorial For Beginners - Numpy Full Course in 4 Hours 🔥

Python NUMPY - Полный Курс для Начинающих

Основы SciPy - Научные И Математические Вычисления На Python

Numpy Tutorial - Python Numpy Tutorial - Intellipaat

BLGPG-360670347BDA-24-09-19-20

Новые материалы: