- 一、复习Numpy数组操作和字符串操作
- 1.修改数组形状
- 2.翻转数组
- 3.连接数组
- 4.分割数组
- 5.数组元素的添加与删除
- 6.NumPy 字符串函数
- 二、学习新知识
- 1.NumPy 统计函数
- numpy.amin() 和 numpy.amax()
- numpy.ptp()
- numpy.percentile()
- numpy.median()
- numpy.mean()
- numpy.average()
- 方差.var()，
- 标准差.std()，
- 2.NumPy 排序、条件刷选函数
- numpy.sort()
- numpy.argsort()
- sort_complex()
- partition()
- numpy.argmax() 和 numpy.argmin()
- numpy.nonzero()
- numpy.where()
- numpy.extract()
numpy.reshape（）常用表示：np.arange(24).reshape(4,6)
numpy.ndarray.flat 数组元素迭代器
for item in a.flat:
print(item)
numpy.ndarray.flatten () 打平数组，不会改变原数组
numpy.ravel() 打平数组，会改变原始数组
numpy.transpose()，比如
a = np.arange(8).reshape(2,2,2) a.transpose(2,1,0)
numpy.rollaxis() 向后滚动特定的轴,其他轴的相对位置不会改变np.rollaxis(a, 2,0)
numpy.swapaxes()交换两个轴的位置np.swapaxes(a, 2, 0)
numpy.concatenate()numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
numpy.stack()numpy.stack(arrays, axis)，默认按行堆叠
numpy.hstack()：水平堆叠。
numpy.vstack()：垂直堆叠。
np.dstack():按深度堆叠。
numpy.split()numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)分割的数量要能整除
numpy.hsplit()：水平分割
numpy.vsplit() ：垂直分割
dsplit():按深度分割
numpy.append () numpy.append(arr, values, axis=None)
numpy.insert() numpy.insert(arr, obj, values, axis) #要指出插入位置的索引
numpy.delete()Numpy.delete(arr, obj, axis)
numpy.unique()函数用于去除数组中的重复元素。numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。
numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 amin() 函数：')
print (np.amin(a,1))
print ('n')
print ('再次调用 amin() 函数：')
print (np.amin(a,0))
print ('n')
print ('调用 amax() 函数：')
print (np.amax(a))
print ('n')
print ('再次调用 amax() 函数：')
print (np.amax(a, axis = 0))
输出：
我们的数组是： [[3 7 5] [8 4 3] [2 4 9]] 调用 amin() 函数： [3 3 2] 再次调用 amin() 函数： [2 4 3] 调用 amax() 函数： 9 再次调用 amax() 函数： [8 7 9]numpy.ptp()
numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 ptp() 函数：')
print (np.ptp(a))
print ('n')
print ('沿轴 1 调用 ptp() 函数：')
print (np.ptp(a, axis = 1))
print ('n')
print ('沿轴 0 调用 ptp() 函数：')
print (np.ptp(a, axis = 0))
输出：
我们的数组是： [[3 7 5] [8 4 3] [2 4 9]] 调用 ptp() 函数： 7 沿轴 1 调用 ptp() 函数： [4 5 7] 沿轴 0 调用 ptp() 函数： [6 3 6]numpy.percentile()
百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比numpy.percentile(a, q, axis)
参数说明：
a: 输入数组 q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间 axis: 沿着它计算百分位数的轴
a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('调用 percentile() 函数：')
# 50% 的分位数，就是 a 里排序之后的中位数
print (np.percentile(a, 50))
# axis 为 0，在纵列上求
print (np.percentile(a, 50, axis=0))
# axis 为 1，在横行上求
print (np.percentile(a, 50, axis=1))
# 保持维度不变
print (np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True))
输出：
我们的数组是： [[10 7 4] [ 3 2 1]] 调用 percentile() 函数： 3.5 [6.5 4.5 2.5] [7. 2.] [[7.] [2.]]numpy.median()
numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）
a = np.array([[30,65,70],[80,95,10],[50,90,60]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 median() 函数：')
print (np.median(a))
print ('n')
print ('沿轴 0 调用 median() 函数：')
print (np.median(a, axis = 0))
print ('n')
print ('沿轴 1 调用 median() 函数：')
print (np.median(a, axis = 1))
输出：
我们的数组是： [[30 65 70] [80 95 10] [50 90 60]] 调用 median() 函数： 65.0 沿轴 0 调用 median() 函数： [50. 90. 60.] 沿轴 1 调用 median() 函数： [65. 80. 60.]numpy.mean()
numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。 如果提供了轴，则沿其计算。
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 mean() 函数：')
print (np.mean(a))
print ('n')
print ('沿轴 0 调用 mean() 函数：')
print (np.mean(a, axis = 0))
print ('n')
print ('沿轴 1 调用 mean() 函数：')
print (np.mean(a, axis = 1))
输出：
调用 mean() 函数： 3.6666666666666665 沿轴 0 调用 mean() 函数： [2.66666667 3.66666667 4.66666667] 沿轴 1 调用 mean() 函数： [2. 4. 5.]numpy.average()
numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。
a = np.array([1,2,3,4])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 average() 函数：')
print (np.average(a))
print ('n')
# 不指定权重时相当于 mean 函数
wts = np.array([4,3,2,1])
print ('再次调用 average() 函数：')
print (np.average(a,weights = wts))
print ('n')
# 如果 returned 参数设为 true，则返回权重的和
print ('权重的和：')
print (np.average([1,2,3, 4],weights = [4,3,2,1], returned = True))
输出：
我们的数组是： [1 2 3 4] 调用 average() 函数： 2.5 再次调用 average() 函数： 2.0 权重的和： (2.0, 10.0)方差.var()，
如np.var([1,2,3,4])
标准差.std()，如np.std([1,2,3,4])
2.NumPy 排序、条件刷选函数 numpy.sort()numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本numpy.sort(a, axis, kind, order)
参数说明：
a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴，如果没有数组会被展开，沿着最后的轴排序， axis=0 按列排序，axis=1 按行排序 kind: 默认为'quicksort'（快速排序） order: 如果数组包含字段，则是要排序的字段
a = np.array([[3,7],[9,1]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 sort() 函数：')
print (np.sort(a))
print ('n')
print ('按列排序：')
print (np.sort(a, axis = 0))
print ('n')
# 在 sort 函数中排序字段
dt = np.dtype([('name', 'S10'),('age', int)])
a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi", 17), ("amar",27)], dtype = dt)
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('按 name 排序：')
print (np.sort(a, order = 'name'))
输出：
我们的数组是： [[3 7] [9 1]] 调用 sort() 函数： [[3 7] [1 9]] 按列排序： [[3 1] [9 7]] 我们的数组是： [(b'raju', 21) (b'anil', 25) (b'ravi', 17) (b'amar', 27)] 按 name 排序： [(b'amar', 27) (b'anil', 25) (b'raju', 21) (b'ravi', 17)]numpy.argsort()
numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。
x = np.array([3, 1, 2])
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('n')
print ('对 x 调用 argsort() 函数：')
y = np.argsort(x)
print (y)
print ('n')
print ('以排序后的顺序重构原数组：')
print (x[y])
输出：
我们的数组是： [3 1 2] 对 x 调用 argsort() 函数： [1 2 0] 以排序后的顺序重构原数组： [1 2 3]sort_complex()
sort_complex()复数排序：
np.sort_complex([5, 3, 6, 2, 1])
输出：
array([ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j])
np.sort_complex([1 + 2j, 2 - 1j, 3 - 2j, 3 - 3j, 3 + 5j])
输出：
array([ 1.+2.j, 2.-1.j, 3.-3.j, 3.-2.j, 3.+5.j])partition()
partition() 分区排序：
a = np.array([3, 4, 2, 1]) np.partition(a, 3) # 将数组 a 中所有元素（包括重复元素）从小到大排列，3 表示的是排序数组索引为 3 的数字，比该数字小的排在该数字前面，比该数字大的排在该数字的后面 np.partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面，大于 3 的在后面，1和3之间的在中间
输出：
array([2, 1, 3, 4]) array([1, 2, 3, 4])
找到数组的第 3 小（index=2）的值和第 2 大（index=-2）的值：
arr = np.array([46, 57, 23, 39, 1, 10, 0, 120]) print(arr[np.argpartition(arr, 2)[2]]) print(arr[np.argpartition(arr, -2)[-2]])
输出：
10 57
argpartition（）获得分区数值的索引
用 [2,3] 同时将第 3 和第 4 小的排序，然后通过下标 [2] 和 [3] 取得：
print(arr[np.argpartition(arr, [2,3])[2]]) print(arr[np.argpartition(arr, [2,3])[3]])
输出：
10 23numpy.argmax() 和 numpy.argmin()
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。
a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 argmax() 函数：')
print (np.argmax(a))
print ('n')
print ('n')
print ('沿轴 0 的最大值索引：')
maxindex = np.argmax(a, axis = 0)
print (maxindex)
print ('n')
print ('沿轴 1 的最大值索引：')
maxindex = np.argmax(a, axis = 1)
print (maxindex)
print ('n')
print ('调用 argmin() 函数：')
minindex = np.argmin(a)
print (minindex)
print ('n')
print ('数组中的最小值：')
print (a.flatten()[minindex])
print ('n')
print ('沿轴 0 的最小值索引：')
minindex = np.argmin(a, axis = 0)
print (minindex)
print ('n')
print ('沿轴 1 的最小值索引：')
minindex = np.argmin(a, axis = 1)
print (minindex)
输出：
我们的数组是： [[30 40 70] [80 20 10] [50 90 60]] 调用 argmax() 函数： 7 沿轴 0 的最大值索引： [1 2 0] 沿轴 1 的最大值索引： [2 0 1] 调用 argmin() 函数： 5 数组中的最小值： 10 沿轴 0 的最小值索引： [0 1 1] 沿轴 1 的最小值索引： [0 2 0]numpy.nonzero()
numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。
a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]])
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('n')
print ('调用 nonzero() 函数：')
print (np.nonzero (a))
输出：
我们的数组是： [[30 40 0] [ 0 20 10] [50 0 60]] 调用 nonzero() 函数： (array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))numpy.where()
numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ( '大于 3 的元素的索引：')
y = np.where(x > 3)
print (y)
print ('使用这些索引来获取满足条件的元素：')
print (x[y])
输出：
我们的数组是： [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] 大于 3 的元素的索引： (array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2])) 使用这些索引来获取满足条件的元素： [4. 5. 6. 7. 8.]numpy.extract()
numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素，返回满条件的元素。.extract(condition, x)
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print ('我们的数组是：')
print (x)
# 定义条件, 选择偶数元素
condition = np.mod(x,2) == 0
print ('按元素的条件值：')
print (condition)
print ('使用条件提取元素：')
print (np.extract(condition, x))
输出：
我们的数组是： [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] 按元素的条件值： [[ True False True] [False True False] [ True False True]] 使用条件提取元素： [0. 2. 4. 6. 8.]
