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下面读取iris数据中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据，并对其进行排序、去重、并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大值等操作
1：导入模块
2：获取数据并打印如下
iris_data = [] with open("data//iris.csv") as csvfile: # 使用csv.reader读取csvfile中的文件 csv_reader = csv.reader(csvfile) # 读取第一行每一列的标题 birth_header = next(csv_reader) # 将csv 文件中的数据保存到birth_data中 for row in csv_reader: iris_data.append(row) iris_data
3：数据清理 去掉索引号
iris_list = [] for row in iris_data: iris_list.append(tuple(row[1:])) iris_list
4：数据统计
首先创建数据类型
datatype = np.dtype([("Sepal.Length", np.str_, 40), ("Sepal.Width", np.str_, 40), ("Petal.Length",np.str_, 40), ("Petal.Width", np.str_, 40),("Species",np.str_, 40)]) print(datatype)
然后创建二维数组
iris_data = np.array(iris_list,dtype = datatype) iris_data
然后将待处理的数据类型转化为float类型
PetalLength =iris_data["Petal.Length"].astype(float) PetalLength
接着将数据排序
np.sort(PetalLength)
接着进行数据去重
np.unique(PetalLength)
最后对指定列求和 均值 标准差 方差 最小值以及最大值
sum: 计算数组的和
mean 计算数组均值
std 计算数组标准差
var 计算数组方差
min 计算数组最小值
max 计算数组最大值
argmin 返回数组最小元素的索引
argmax 返回数组最小元素的索引
cumsum 计算所有元素的累计和
cumprod 计算所有元素的累计积
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