Есть ли какой-нибудь помощник, чтобы найти минимальное, максимальное (и в идеале стандартное отклонение) каждого измерения в многомерном массиве в пределах numpy? Я ищу что-то вроде функции summary()
в R.
Мои данные по сути являются огромным 2D-массивом (списком списков), в котором подсписки содержат n размерных значений. Например, в настоящее время у меня есть данные с 3-х мерными атрибутами x, y, z:
a = np.random.rand(100,3)
Для каждого из этих измерений (x, y, z) я хочу знать min, max, среднее и std.
Я знаю, что можно провести l oop по осям и измерить эти значения, например:
for i in range(a.shape[-1]):
vals = a[:,i]
print(np.min(vals), np.max(vals), np.std(vals))
Я пишу код, который делает это почти каждый раз, когда у меня есть новый набор данных , Любой способ ускорить эту операцию был бы чрезвычайно полезным!