Сумма, среднее и трюк с осями
Агрегируйте данные по строкам или столбцам.
«Сумма, среднее и трюк с осями» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Сводка одним вызовом
NumPy может свести целый массив к одному числу. Методы вроде sum и mean превращают множество значений в краткую сводку.
a = np.array([2, 4, 6])
total = a.sum() # 12Среднее — это average
mean делит сумму на количество элементов. Для приведённого выше массива он возвращает 4.0 — обычное среднее, которое Вам уже знакомо.
avg = a.mean() # 4.0По умолчанию — весь массив
Без дополнительного аргумента эти методы сводят всё к одному скаляру. В вычислении участвует каждый элемент, без учёта строк и столбцов.
m = np.arange(6).reshape(2, 3)
m.sum() # 15Знакомство с аргументом axis
Настоящая сила — в аргументе axis. Он сообщает NumPy, в каком направлении выполнять свёртку, чтобы можно было получить сводку отдельно по строкам или столбцам.
axis=0 идёт вниз
Укажите axis=0, чтобы свернуть строки. NumPy проходит вниз по каждому столбцу и возвращает одно значение для каждого столбца.
m.sum(axis=0) # [3 5 7]axis=1 идёт поперёк
Укажите axis=1, чтобы свернуть столбцы. NumPy проходит по каждой строке слева направо и возвращает одно значение для каждой строки.
m.sum(axis=1) # [3 12]Мнемоническое правило
Представляйте axis как измерение, которое исчезает. Свёртка axis 0 удаляет измерение строк, оставляя результат формы одной строки.
То же правило для mean
Правило для осей одинаково применимо к mean, min, max и другим функциям. Выучив его один раз, Вы сможете применять его ко всем операциям свёртки NumPy.
m.mean(axis=0) # [1.5 2.5 3.5]Сохранить измерения
Передайте keepdims=True, чтобы сохранить свёрнутое измерение с размером 1. Благодаря этому результат можно корректно распространить обратно на исходный массив.
m.sum(axis=1, keepdims=True) # shape 2 x 1Подсчёт вдоль оси
Операции свёртки вместе с формой помогают отвечать на практические вопросы: какова сумма по каждой категории, среднее за каждый день или количество элементов в каждом столбце.
Выбирайте ось осознанно
Выбор неправильной оси — классическая ошибка. Всегда сначала определяйте, какое измерение нужно сохранить, а затем сворачивайте другое.
Быстрая проверка
У Вас есть двумерный массив со строками и столбцами.
Итоги работы с осями
Вы создавали сводку для целых массивов, а затем с помощью axis настраивали сводку отдельно по строкам или столбцам. Помните: указанная ось исчезает. 👍
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Сумма, среднее и трюк с осями» бесплатный?
Да — полный текст урока «Сумма, среднее и трюк с осями» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Сумма, среднее и трюк с осями»?
Агрегируйте данные по строкам или столбцам. Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Сумма, среднее и трюк с осями»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?
Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Изменение формы и распрямление массивов
- Сумма, среднее и трюк с осями
- Булевы маски для выбора
- Случайные числа и начальные значения