numpy.ptp() en Python

La función numpy.ptp() juega un papel importante en las estadísticas al descubrir el rango de números dados. Rango = valor máximo – valor mínimo. 
 

Sintaxis: ndarray.ptp(arr, axis=Ninguno, out=Ninguno) 
Parámetros:  
arr: array de entrada. 
axis : eje a lo largo del cual queremos el valor del rango. De lo contrario, considerará que arr está aplanado (funciona en todos los ejes). axis = 0 significa a lo largo de la columna y axis = 1 significa trabajar a lo largo de la fila. 
out : [ndarray, opcional]Diferente array en la que queremos colocar el resultado. La array debe tener las mismas dimensiones que la salida esperada. 
Retorno: rango de la array (un valor escalar si el eje no es ninguno) o array con rango de valores a lo largo del eje especificado. 
 

Código #1: Trabajando 

Python

# Python Program illustrating
# numpy.ptp() method
   
import numpy as np
   
# 1D array
arr = [1, 2, 7, 20, np.nan]
print("arr : ", arr)
print("Range of arr : ", np.ptp(arr))
 
# 1D array
arr = [1, 2, 7, 10, 16]
print("arr : ", arr)
print("Range of arr : ", np.ptp(arr))

Producción : 

arr :  [1, 2, 7, 20, nan]
Range of arr :  nan
arr :  [1, 2, 7, 10, 16]
Range of arr :  15

 Código #2: 

Python

# Python Program illustrating
# numpy.ptp() method
 
import numpy as np
 
# 3D array
arr = [[14, 17, 12, 33, 44], 
       [15, 6, 27, 8, 19],
       [23, 2, 54, 1, 4,]]
print("\narr : \n", arr)
    
# Range of the flattened array
print("\nRange of arr, axis = None : ", np.ptp(arr))
    
# Range along the first axis
# axis 0 means vertical
print("Range of arr, axis = 0 : ", np.ptp(arr, axis = 0))
    
# Range along the second axis
# axis 1 means horizontal
print("Min of arr, axis = 1 : ", np.ptp(arr, axis = 1)) 

Producción : 

arr : 
 [[14, 17, 12, 33, 44], [15, 6, 27, 8, 19], [23, 2, 54, 1, 4]]

Range of arr, axis = None :  53
Range of arr, axis = 0 :  [ 9 15 42 32 40]
Min of arr, axis = 1 :  [32 21 53]

 Código #3: 

Python

# Python Program illustrating
# numpy.ptp() method
 
import numpy as np
 
arr1 = np.arange(5)
print("\nInitial arr1 : ", arr1)
  
# using out parameter
np.ptp(arr, axis = 0, out = arr1)
  
print("Changed arr1(having results) : ", arr1)

Producción :  

Initial arr1 :  [0 1 2 3 4]
Changed arr1(having results) :  [ 9 15 42 32 40]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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