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发表日期： 2021-09-14 15:19:09 浏览次数：53

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遵义，简称“遵”，古称播州，是贵州省地级市，截至2019年底，全市下辖3个区、7个县、2个民族自治县、2个代管市和1个新区。即：红花岗区、汇川区、播州区、桐梓县、绥阳县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、湄潭县、余庆县、习水县、仁怀市、赤水市、新蒲新区。全市下辖253个乡镇（街道）、2073个城乡社区，其中城市社区1454个、农村社区619个 [1] 。总面积30762平方千米 [57] ，建成区面积120平方千米。 [2] 根据第七次人口普查数据，截至2020年11月1日零时，遵义市常住人口为6606675人。 [58]

遵义地处中国西南地区、贵州北部，南临贵阳、北倚重庆、西接四川，处于成渝—黔中经济区走廊的核心区和主廊道，黔渝合作的桥头堡、主阵地和先行区，是国家全域旅游示范区，是西南地区承接南北、连接东西、通江达海的重要交通枢纽。属亚热带季风气候，终年温凉湿润。 [3]

遵义是首批国家历史文化名城，拥有世界文化遗产海龙屯、世界自然遗产赤水丹霞，享有中国长寿之乡、中国高品质绿茶产区、中国名茶之乡、中国吉他制造之乡等称号，曾获得全国文明城市、国家森林城市、国家卫生城市、双拥模范城市、中国优秀旅游城市、国家园林城市等多项殊荣，同时也是中国三大名酒 [4] “茅五剑”之一的茅台酒的故乡。2020年，遵义市生产总值为3720.05亿元，比上年增长4.6%。 [6]

1935年，中国共产党在遵义召开了著名的“遵义会议”，成为了党的生死攸关的转折点，被称为“转折之城，会议之都”。

NumPy 统计函数

NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。函数说明如下：

numpy.amin() 和 numpy.amax()

numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。

numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。

实例

import numpy as np 
 a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])  print ('我们的数组是：')print (a)print ('\n')print ('调用 amin() 函数：')print (np.amin(a,1))print ('\n')print ('再次调用 amin() 函数：')print (np.amin(a,0))print ('\n')print ('调用 amax() 函数：')print (np.amax(a))print ('\n')print ('再次调用 amax() 函数：')print (np.amax(a, axis =  0))

输出结果为：

我们的数组是：[[3 7 5]
 [8 4 3]
 [2 4 9]]调用 amin() 函数：[3 3 2]再次调用 amin() 函数：[2 4 3]调用 amax() 函数：9再次调用 amax() 函数：[8 7 9]

numpy.ptp()

numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。

实例

import numpy as np 
 a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])  print ('我们的数组是：')print (a)print ('\n')print ('调用 ptp() 函数：')print (np.ptp(a))print ('\n')print ('沿轴 1 调用 ptp() 函数：')print (np.ptp(a, axis =  1))print ('\n')print ('沿轴 0 调用 ptp() 函数：')print (np.ptp(a, axis =  0))

输出结果为：

我们的数组是：[[3 7 5]
 [8 4 3]
 [2 4 9]]调用 ptp() 函数：7沿轴 1 调用 ptp() 函数：[4 5 7]沿轴 0 调用 ptp() 函数：[6 3 6]

numpy.percentile()

百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。函数numpy.percentile()接受以下参数。

numpy.percentile(a, q, axis)

参数说明：

a: 输入数组
q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间
axis: 沿着它计算百分位数的轴

首先明确百分位数：

第 p 个百分位数是这样一个值，它使得至少有 p% 的数据项小于或等于这个值，且至少有 (100-p)% 的数据项大于或等于这个值。

举个例子：高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为 54 分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。

这里的 p = 70。

实例

import numpy as np 
 a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])print ('我们的数组是：')print (a)
 print ('调用 percentile() 函数：')# 50% 的分位数，就是 a 里排序之后的中位数print (np.percentile(a, 50)) 
 # axis 为 0，在纵列上求print (np.percentile(a, 50, axis=0)) 
 # axis 为 1，在横行上求print (np.percentile(a, 50, axis=1)) 
 # 保持维度不变print (np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True))

输出结果为：

我们的数组是：[[10  7  4]
 [ 3  2  1]]调用 percentile() 函数：3.5[6.5 4.5 2.5][7. 2.][[7.]
 [2.]]

numpy.median()

numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）

实例

import numpy as np 
 a = np.array([[30,65,70],[80,95,10],[50,90,60]])  print ('我们的数组是：')print (a)print ('\n')print ('调用 median() 函数：')print (np.median(a))print ('\n')print ('沿轴 0 调用 median() 函数：')print (np.median(a, axis =  0))print ('\n')print ('沿轴 1 调用 median() 函数：')print (np.median(a, axis =  1))

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