arr1 = np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))
arr1.sort(axis=0)
print(arr1)
arr1.sort(axis=1)
print(arr1)
arr6 = np.random.randint(1, 10, size=10)
print(arr6)
print(arr6.argsort()) # 返回下標
print(arr[arr.argsort()[:5]])
18.lexsort():根據某一列陣列排序
a = np.array([2, 3, 6, 4, 5])
b = np.array([50, 30, 40, 20, 10])
c = np.array([400, 300, 600, 100, 200])
d = np.lexsort((a, b, c))
print(d)
print(list(zip(a[d], b[d], c[d])))
arr7 = np.array([『小紅』, 『小明』, 『小強』, 『小紅』, 『小明』, 『小強』, 『小紅』, 『小紅』])
19.去重:set
print(『去重後陣列為:』, np.unique(arr7))
20.重複
arr8 = np.arange(10).reshape((5, 2))
print(np.tile(arr8, 3)) # 針對整體陣列進行重複
print(np.tile(arr7, 3))
21.對元素進行重複:repeat
print(arr7.repeat(2,axis=0))
#統計函式
22.所有元素求和
print(np.sum(arr3))
print(arr3.sum())
23.縱向求和
print(arr3.sum(axis=0))
24.橫向求和
print(arr3.sum(axis=1))
25.平均值
print(np.mean(arr3))
print(arr3.mean(axis=0))
26.方差
print(arr3.var(axis=0))
print(arr3.std(axis=0))
27.最小值
print(arr3.min())
28.最大值
print(arr3.max())
29.最小值下標
print(arr3.argmin())
30.最大值下標
print(arr3.argmax())
31.累計和
print(arr3.cumsum())
32.累計積
print(arr3.cumprod())
numpy 矩陣 秩 Numpy 矩陣
機器學習中會用到大量的數學操作,而 numpy 計算庫使這些操作變得簡單,這其中就涉及到了 numpy 的矩陣操作,下面我們就來一起學習如何在 numpy 科學計算庫中進行矩陣的一些基本運算。定義矩陣使用 numpy 科學計算庫中的 mat 函式,如下所示 numpy.mat data,dtype ...
用Python解矩陣方程 Numpy模組
用python解矩陣方程,可以用兩個模組 numpy和sympy 矩陣方程 ax b a為係數矩陣,b為解集矩陣 令b為a的增廣矩陣 1 ax b無解的充要條件 r a 1 r b 2 ax b唯一解的充要條件 r a r b n 3 ax b無窮多解的充要條件 r a r b n 這裡要用到num...
numpy 矩陣運算
numpy 通過matrix基類支援向量運算,下面是生產向量的方法 執行結果 雖然array與matrix形式上類似,但不是一回事哦 我們可以通過array生成matrix物件,matrix物件提供矩陣計算功能。from numpy import numpy 多維資料元件,不支援向量運用 a1 ar...