Numpy是什么

在沒給大家介紹numpy之前先給大家說下python的基本概念。

Python 是一種高級的，動態(tài)的，多泛型的編程語言。Python代碼很多時候看起來就像是偽代碼一樣，因此你可以使用很少的幾行可讀性很高的代碼來實現(xiàn)一個非常強大的想法。

numpy很簡單，Numpy是Python的一個科學(xué)計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。

數(shù)組

數(shù)組常用函數(shù)

1.where()
按條件返回數(shù)組的索引值
2.take(a,index)
從數(shù)組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)
返回一個在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組，元素個數(shù)為N個
4.a.fill()
將數(shù)組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)
返回數(shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組
6.sign(a)
返回數(shù)組a的每個元素的正負符號
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])
數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對應(yīng)元素結(jié)果
8.a.argmax(),a.argmin()
返回a最大、最小元素的索引

改變數(shù)組維度

a.ravel(),a.flatten():
將數(shù)組a展平成一維數(shù)組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):
將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組
3.a.transpose,a.T
轉(zhuǎn)置數(shù)組a

數(shù)組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)
將數(shù)組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)
將數(shù)組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))
將數(shù)組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))
將數(shù)組a,b按列方向組合

數(shù)組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)
將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個數(shù)組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)
將數(shù)組a沿水平方向分割成n個數(shù)組

數(shù)組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)
設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m
2.a.compress()
返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組

數(shù)組屬性

1.a.dtype
數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型
2.a.shape
數(shù)組a的維度
3.a.ndim
數(shù)組a的維數(shù)
4.a.size
數(shù)組a所含元素的總個數(shù)
5.a.itemsize
數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)
6.a.nbytes
整個數(shù)組a所占的內(nèi)存空間
7.a.astype(int)
轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型

數(shù)組計算

1.average(a,weights=v)
對數(shù)組a以權(quán)重v進行加權(quán)平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)
數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標準差
3.a.prod()
數(shù)組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()
數(shù)組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)
數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)
6.a.diagonal()
查看矩陣a對角線上的元素
7.a.trace()
計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python numpy 常用函數(shù)總結(jié)，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持！