這篇文章主要介紹Python之numpy中有哪些常見函數(shù),文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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Numpy是Python的一個(gè)科學(xué)計(jì)算的庫,提供了矩陣運(yùn)算的功能,其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實(shí),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)組常用函數(shù)
1.where()按條件返回?cái)?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(gè)在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組,元素個(gè)數(shù)為N個(gè)
4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回?cái)?shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組
6.sign(a)返回?cái)?shù)組a的每個(gè)元素的正負(fù)符號(hào)
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對(duì)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
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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(jì)算
1.average(a,weights=v)對(duì)數(shù)組a以權(quán)重v進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)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(duì)角線上的元素7.a.trace()計(jì)算矩陣a的跡,即對(duì)角線元素之和
以上是Python之numpy中有哪些常見函數(shù)的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助,更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道!
網(wǎng)頁題目:Python之numpy中有哪些常見函數(shù)
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