NumPy中用于统计分析的基本运算函数。

1. np.mean：计算数组中元素的平均值

2. np.median：计算数组中元素的中位数

3. np.var：计算数组中元素的方差

4. np.std：计算数组中元素的标准差

5. np.min：计算数组中元素的最小值

6. np.max：计算数组中元素的最大值

7. np.sum：计算数组中元素的和

8. np.prod：计算数组中元素的乘积

9. np.cumsum：计算数组中元素的累加和

10. np.cumprod：计算数组中元素的累积积

11. np.percentile：计算数组中元素的百分位数

12. np.histogram：计算数组中元素的直方图

相关问题

numpy对数据统计分析体现的思政元素

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和相关工具，能够方便地进行数据分析和处理。在数据统计分析中，NumPy体现了以下思政元素：

1. 实事求是：NumPy提供了一系列基本的数学函数和算法，如数组的统计分析、线性代数运算等，能够对数据进行客观、准确的分析。

2. 公正正义：NumPy的算法和函数都是公开透明的，任何人都可以查看其源代码和文档，确保了数据分析的公正性和正义性。

3. 爱国主义：NumPy是国际化的开源软件，其开发者来自世界各地，但其源代码和文档都是用英文编写的，这也体现了国际化精神和对英语的重视。

4. 服务社会：NumPy为科学计算和数据分析提供了强大的支持，能够帮助科学家和研究人员更快、更准确地分析数据，从而推动科学进步和社会发展。

Pandas：Pandas 是 Python 中一个用于数据处理和分析的库，其中包含了各种常用的统计分析函数，包括相关性分析。 NumPy：NumPy 是 Python 中一个用于科学计算的库，其中包含了各种数学函数和向量化操作，可以用于相关性分析。 SciPy：SciPy 是一个科学计算库，其中包含了各种科学计算和数据处理的函数，包括相关性分析。 Matplotlib：Matplotlib 是 Python 中一个用于绘图和数据可视化的库，可以用于绘制相关性图表。 Seaborn：Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个高级数据可视化库，可以用于绘制各种统计图表，包括相关性图表。 Statsmodels：Statsmodels 是 Python 中一个用于统计分析的库，其中包含了各种常用的统计分析函数，包括相关性分析来源于那本资料

这些库都是 Python 的常用数据分析和科学计算库，它们的使用方法和功能各有不同，可以根据具体的数据分析需求选择不同的库进行使用。

这些库的用法和学习资料很多，可以在官方文档、网上教程、书籍等多个渠道进行学习和使用。例如，Pandas 的官方文档可以在官网（https://pandas.pydata.org/docs/）上查看；NumPy、SciPy、Matplotlib、Seaborn 的官方文档也可以在对应的官网上查看；Statsmodels 的文档可以在 https://www.statsmodels.org/stable/index.html 上查看。

此外，还有很多优秀的书籍和教程，例如，《利用 Python 进行数据分析》、《Python 数据科学手册》、《Python 金融大数据分析》等。