基本统计概念
方差（var)
理论公式:
总体方差
样本方差
样本方差是总体方差的无偏估计
样本方差的定义中，分母的值为n-1而非n，一个重要原因即是这样定义的样本方差是总体方差的无偏估计。这被称为贝塞尔修正。
标准差(std)
方差的算术平方根
期望
每次出现的概率乘以结果的总和,公式在方差处
基本统计函数
Sum,mean,min,max,argmax,argmin,cumsum,cumprod等函数
sum()
sum(a1) 默认按列求和
a1.sum() np.sum(a1) 整个数组从头加到尾
a1.sum(1) np.sum(a1,1) 对每行求和
a1.sum(0) np.sum(a1,0) 每列求和
mean()
没有mean(a1)用法
a1.mean() np.mean(a1) 从头到尾求均值
a1.mean(0) np.mean(a1,0)按列求均值
a1.mean(1) np.mean(a1,1) 按行求均值
min()
没有min(a1)用法 ====针对a1为数组
a1.min() np.min(a1)整个数组中的最小值
a1.min(0) np.min(a1,0) 每列中最小值
a1.min(1) np.min(a1,1) 每行中最小值
max()
max(a1)用法 ====针对a1为数组
a1.max() np.max(a1)整个数组中的最小值
a1.max(0) np.max(a1,0) 每列中最小值
a1.max(1) np.max(a1,1) 每行中最小值
argmin(),argmax()
a1.ravel()可将数组伸展为一维数组与reshape相反
a1.argmin() np.argmin(a1) 将数组伸展为一维,然后返回最小值所在的索引
等价于 np.where(a1.ravel()==np.min(a1))[0][0]
a1.argmax() np.argmax(a1) 将数组伸展为一维,然后返回最大值所在的索引
等价于 np.where(a1.ravel()==np.max(a1))[0][0]
np.argmax(a1,0) a1.argmax(0) 返回每列中最大值行索引np.argmin(a1,0) a1.argmin(0) 返回每列中最小值行索引
np.argmax(a1,1) a1.argmax(1) 返回每行中最大值列索引
np.argmin(a1,1) a1.argmin(1) 返回每行中最小值列索引
cumsum（所有元素的累积和）cumprod（所有元素的累积积）
a1.cumsum() 返回一维数组,每个数据为前面数据的累加
a1.cumsum(0) np.cumsum(a1,0) 按列求累加和
a1.cumsum(1) np.cumsum(a1,1)按行求累加和
a1.cumprod(0) np.cumprod(a1,0)按列求累积积
a1.cumprod(1) np.cumprod(a1,1)按行求累积积