• numpy 小结


    1、np.zero(10)     创建一个包含10个元素的一维数组

         np.ones((10,10))     创建一个包含10*10个元素1的二维数组

    2、np.arange(10,50)     创建一个一维数组包含10-49所有的整数

    3、np.arange(9).reshape(3,3)     重构为3*3的数组

    4、arr.nonzero()     筛选出非零元素,结果为(非零数组,数据类型)

    5、np.eye(3)     生成3*3的单位数组

    6、np.random.random(数组规格)     生成随机数组

         np.random.randint(最小值,最大值,数组规格)     生成规定范围整数的随机数组

    7、arr.max();arr.min()     数组的最值

    8、arr.mean()     数组的平均值

    9、np.pad(arr,pad_with=常数,mode='constant',constant_values=常数)     为数组周边生成边界

    10、np.diag(arr,k=-1)     读取对角线或生成对角数组(可设定偏移值)【具体讲解

    11、np.unravel_index(99,(6,7,8))     对于6*7*8的数组,找出第100个元素所在的位置

    12、np.tile(arr,(4,4))     在规格为4*4的数组中,用arr重复填充

    13、np.dot(arr1,arr2)     数组相乘(同矩阵的乘法操作)

    14、np.intersect1d(arr1,arr2)     求两个数组的交集

    15、np.datetime64('today','D')     今天的日期

           np.timedelta64(1,'D')     一天的时间(与上面的相减得到昨天的时间,相加得到明天的时间)

           np.arange('2016-07','2016-08',dtype='datetime64[D]')     得到某一区间内所有日期

    16、np.add、np.substract、np.negative、np.divide、np.multiply     数组的加、减、取负、常数相除、点对点相乘【“*”、multiply、dot的区别联系

    17、np.ceil(arr)     小数取整上界

           np.flour(arr)     小数取整下界

           np.trunc(arr)     小数取整

    18、arr.astype(类型)     强制转换类型

    19、np.sort(arr)     数组排序

    20、np.linspace(0,1,11,endpoint=False)     将[0,1)分成11份,其中1取不到

    21、np.sum(arr)     数组取和

           np.add.reduce(arr)     数组取和(小数据量更快)

    22、np.allclose(arr1,arr2)     判断数组是否相等(误差极小)

           np.array_equal(arr1,arr2)     判断数组是否相等

    23、np.arctan2(y,x)       求arctan(y/x)

           np.arctan(x)      求arctanx

    24、arr.argmax()      获得最大元素的索引

           arr.argmin()     获得最小元素的索引

    25、np.meshgrid(arr1,arr2)     构成网系坐标(arr['x'],arr['y']=np.meshgrid(arr1,arr2))

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