将筛选后结果的进行分析，得到均值、最大值、最小值、中位数、四分位、总数、标准差的数据结果

该回答引用chatgpt:

import numpy as np
import random


# 生成多个大于0的随机整数
data = []
for _ in range(10):  # 生成10个随机整数
    random_integer = random.randint(1, 100)  # 生成范围在1到100之间的随机整数
    data.append(random_integer)

# 计算均值
mean = np.mean(data)

# 计算最大值
maximum = np.max(data)

# 计算最小值
minimum = np.min(data)

# 计算中位数
median = np.median(data)

# 计算四分位
quartiles = np.percentile(data, [25, 50, 75])

# 计算总数
total = len(data)

# 计算标准差
std_dev = np.std(data)

# 打印结果
print("均值:", mean)
print("最大值:", maximum)
print("最小值:", minimum)
print("中位数:", median)
print("四分位:", quartiles)
print("总数:", total)
print("标准差:", std_dev)

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7457891
你也可以参考下这篇文章：期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

我可以给出如下代码实现筛选后结果的均值、最大值、最小值、中位数、四分位、总数、标准差的数据结果：

import numpy as np

# 假设筛选后的结果存放在filter_arr中，为一个布尔数组
filter_arr = np.array([True, False, True, False, True, True, False, True])

# 假设数据存放在data中，为一个一维数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# 筛选后的数据
filtered_data = data[filter_arr]

# 均值
mean = np.mean(filtered_data)
print("Mean: ", mean)

# 最大值
max_value = np.max(filtered_data)
print("Max: ", max_value)

# 最小值
min_value = np.min(filtered_data)
print("Min: ", min_value)

# 中位数
median = np.median(filtered_data)
print("Median: ", median)

# 四分位数
q1 = np.percentile(filtered_data, 25)
q3 = np.percentile(filtered_data, 75)
print("Q1: ", q1)
print("Q3: ", q3)

# 总数
count = len(filtered_data)
print("Count: ", count)

# 标准差
std_dev = np.std(filtered_data)
print("Standard Deviation: ", std_dev)

说明：上述代码中，通过对布尔数组进行索引操作，可以得到筛选后的数据。接着，numpy库中提供了一系列计算函数，如mean、max、min、median、percentile、len、std等可以用来计算所需的数据结果。