NumPy是一个用于科学计算的Python库，其中包含了用于数组操作的丰富功能。要使用NumPy进行数组统计，可以利用其提供的各种函数来计算数组的统计特性，例如平均值、中位数、最大值、最小值等。

下面是一些常用的NumPy数组统计函数示例：

计算数组的平均值：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])mean = np.mean(arr)print("Mean:", mean)

计算数组的中位数：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])median = np.median(arr)print("Median:", median)

计算数组的最大值和最小值：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])max_val = np.max(arr)min_val = np.min(arr)print("Max value:", max_val)print("Min value:", min_val)

计算数组的标准差和方差：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])std_dev = np.std(arr)variance = np.var(arr)print("Standard deviation:", std_dev)print("Variance:", variance)

除了上述示例中的函数外，NumPy还提供了很多其他用于数组统计的函数，如求和、累积和、百分位数等。使用NumPy进行数组统计可以帮助我们快速准确地获取数组的统计特性，从而更好地理解和分析数据。