import numpy as np
import pandas as pd
np.ceil()#向上取整
np.floor()#向下取整
np.rint()#四捨五入
np.abs()#取絕對值
np.negative()#元素取反
np.square()#平方
np.sqrt()#平方根
np.modf()#分成小數和整數部分
np.isnan()#判斷是否時空值
np.where(arr_1np的
統計函式
：np的統計函式：
np的統計函
數：$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
np.sum()#求和
np.max()#最大值
np.min()#最小值
np.std()#標準差
np.var()#方差
np.argmax()#最大值的下標索引
np.argmin()#最小值的下標索引
np.cumsum()#所有元素都是之前元素的累加，一維陣列
np.nancumprod()#所有元素都是之前元素的累乘，一維陣列
np.any(arr_2,axis=0) 結果：array([ true, true, true, true])
#1、返回的是布林值
2、all 需要元素全部符合為true,才返回true;any只要有一位滿足true,就返回true
3、axis指定軸
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$np的
集合函式
np的集合函式
np的集合函
數$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
np.arange()#增加 np.arange(arr_1,100)
np.insert()#插入 np.arrange(arr_1,0,100)
np.delete()#刪除 np.delete(arr_1,0,axis=1)
np.concatenate()#合併 np.concatenate((arr_1,arr_2),axis=1)
np.unique() #陣列去重，並排序
np.intersect1d() #陣列的交集
np.union1d() #陣列的並集
np.setdiff1d() #陣列的差集
np.setxor1d() #對稱差集：二者差集的集合，即把兩個陣列除交集外的數 ， 都返回出來
np.in1d() #判斷是否包含元素
np.sort() #排序，有返回值，即不改變原陣列 np.sort(arr_1)
arr_1.sort(axis=1) #排序，沒有返回值，即改變原陣列
一般numpy要用的函式基本就是這些，說多不多，少 也不少》。
numpy中的常用統計函式
import numpy as np 統計函式 arr np.arange 20 reshape 4,5 print arr arr 求和函式sum axis不設定預設對整個陣列進行求和計算 sum np.sum arr print sum axis 0 沿縱軸 sum 1 np.sum arr,a...
Python筆記 Numpy之常用統計函式
第乙個引數cond，是乙個布林型陣列 第二個引數xarr，是乙個任意陣列 常量 變數 第三個引數yarr，是乙個任意陣列 常量 變數 該函式根據cond的真值來選取xarr或yarr中的元素，當cond第n個元素的值為true，則獲取xarr對應位置的元素資料，否則獲取yarr對應位置的元素資料，最...
Numpy常用函式
1 把向量轉化為矩陣 import numpy as np a np.arange 15 構造出乙個從0到14的向量 檢視為 array 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14 改變向量為三行五列的矩陣 a.reshape 3,5 結果為 array 0,1,2,3,4...