numpy的基礎運算2 老魚學numpy

2022-02-10 05:44:04 字數 3136 閱讀 3025

numpy的基礎運算中還有很多運算，我們這裡再記錄一些。

前面一篇博文中我們講述過如何獲得陣列中的最小值，這裡我們獲得最小/大值的索引值，也就是這個最小/大值在整個陣列中位於第幾位。

import numpy as np


a = np.array([[10, 30, 15],


[20, 5, 25]])


print("a=")


print(a)


print("最小值索引:", a.argmin())


print("最大值索引:", np.argmax(a))
輸出為：

a=


[[10 30 15]


[20  5 25]]


最小值索引: 4


最大值索引: 1
這就意味著這裡最小值的索引號是4，也就是陣列中第4位的值，也就是數值5。

import numpy as np


a = np.array([[10, 30, 15],


[20, 5, 25]])


print("a=")


print(a)


print("平均值:", a.mean())
輸出為：

a=


[[10 30 15]


[20  5 25]]


平均值: 17.5
我們也可以通過axis引數來指定到底是在行上的平均值還是列上的平均值。

例如，我們使用axis=1來指示行上的平均值：

import numpy as np


a = np.array([[10, 30, 15],


[20, 5, 25]])


print("a=")


print(a)


print("行平均值:", a.mean(axis=1))
輸出為：

a=


[[10 30 15]


[20  5 25]]


行平均值: [ 18.33333333  16.66666667]
import numpy as np


a = np.array([10, 30, 15, 20, 5, 25])


print("a=")


print(a)


print("累積求和:", a.cumsum())
輸出：

a=


[10 30 15 20  5 25]


累積求和: [ 10  40  55  75  80 105]
import numpy as np


a = np.array([4, 6, 9, 1, 9])


print("a=")


print(a)


print("累差:", np.diff(a))
輸出：

a=


[4 6 9 1 9]


累差: [ 2  3 -8  8]
輸出結果就是後乙個元素的值減去前乙個元素的值，最終元素的個數少1。

import numpy as np


a = np.array([[4, 0, 9],


[1, 0, 8]])


print("a=")


print(a)


print("找出非零的數:", np.nonzero(a))
輸出為：

a=


[[4 0 9]


[1 0 8]]


找出非零的數: (array([0, 0, 1, 1], dtype=int64), array([0, 2, 0, 2], dtype=int64))
在上述的輸出結果中表示的非0數是相應的索引位置，因為我們是二維陣列，所以結果有兩段，第一段表示某一維中的索引號，另一段表示的是另一維的索引號。

具體解讀為其中的非零值位於：(0, 0), (0, 2), (1, 0), (1, 2)

也就是其中數字4、9、1、8所在的索引位置。

import numpy as np


a = np.array([[4, 0, 9],


[1, 0, 8]])


print("a=")


print(a)


print("排序結果:")


print(np.sort(a))
輸出：

a=


[[4 0 9]


[1 0 8]]


排序結果:


[[0 4 9]


[0 1 8]]
轉置矩陣就是把行變成列，列變成行。例如：

import numpy as np


a = np.array([[4, 0, 9],


[1, 0, 8]])


print("a=")


print(a)


print("轉置矩陣:")


print(np.transpose(a))
輸出為：

a=


[[4 0 9]


[1 0 8]]


轉置矩陣:


[[4 1]


[0 0]


[9 8]]
也可以用簡寫的方式：a.t，這個讀者自己去試試吧。

把矩陣中的數改變成只屬於某個資料範圍內的數，例如：

import numpy as np


a = np.array([[4, 6, 9],


[1, 7, 8]])


print("a=")


print(a)


print("np.clip:")


print(np.clip(a, 3, 7))
輸出為：

a=


[[4 6 9]


[1 7 8]]


np.clip:


[[4 6 7]


[3 7 7]]
這樣就把其中的元素都設定成了3到7的範圍之內的數，比3小的數被修改成了3，比7大的數被修改成了7。

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