📊np.mean以及np.std用法🧐
发布时间：2025-03-14 12:37:48来源：
导读 在Python的数据分析中，`numpy`是一个不可或缺的工具库。其中，`np.mean`和`np.std`是两个非常实用的函数，分别用于计算数组的平均值和标准...
在Python的数据分析中，`numpy`是一个不可或缺的工具库。其中，`np.mean`和`np.std`是两个非常实用的函数，分别用于计算数组的平均值和标准差。这两个函数能帮助我们快速了解数据的基本统计特性。✨
首先，让我们看看`np.mean`的用法：
```python
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = np.mean(data)
print(mean_value) 输出：3.0
```
`np.mean`可以轻松计算出数组的平均值，这对于判断数据的集中趋势非常有帮助！🎯
接着，我们来看`np.std`的功能：
```python
std_value = np.std(data)
print(std_value) 输出：1.4142135623730951
```
`np.std`则用来衡量数据的离散程度，标准差越小，数据越集中；越大，则表明数据分布越分散。📊
无论是处理科研数据还是日常数据分析，掌握这两个函数都能让工作事半功倍！💡
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