numpy入门详细教程(三)
本讲主要介绍ndarray数组的操作和运算。更多内容请看numpy入门详细教程(四)
ndarray数组的操作:数组的索引和切片
索引:获取数组中特定位置元素的过程
切片:获取数组元素子集的过程
一维数组的索引和切片:与Python的列表类似
例子:
索引:
切片:
注:起始编号为1,终止编号为4(不包括),步长为2
多维数组的索引和切片
索引:每个维度一个索引值,逗号分割
数组a:
如何索引数组a里的元素23:
如何索引元素6:
如何索引元素17:
多维数组的切片:每个维度一个切片值,逗号分割
数组a:
如何切取元素5和7的元素:
其它例子:
使用步长跳跃来切片:
ndarray数组数组的运算:
数组与标量之间的运算:数组与标量之间的运算作用于数组的每一个元素
数组a:
求数组a的平均值即求数组a内元素的平均值:
计算a与元素平均值的商:
numpy的一元函数:
np.abs(x)或np.fabs(x) : 计算数组各元素的绝对值
np.sqrt(x):计算数组各元素的平方根
np.square(x): 计算数组各元素的平方
np.log(x) np.log10(x) np.log2(x) : 分别表示数组各元素的自然对数、以10为底的对数、以2为底的对数
np.ceil(x) np.floor(x) : ceil中文为天花板,即朝正无穷大方向取整;floor中文为地板,即朝负无穷大方向取整。
举例:
np.rint(x) : 计算数组各元素的四舍五入值
np.modf(x) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
np.cos(x) np.cosh(x) np.sin(x) np.sinh(x) np.tan(x) np.tanh(x) : 计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数
np.exp(x) :计算数组各元素的指数值
np.sign(x) :计算数组各元素的符号值,1(+),0,-1(-)
numpy一元函数实例:
数组a:
np.square(x):
np.sqrt(x):
np.modf(x):
numpy的二元函数:
+ - * / ** : 两个数组各元素进行对应运算
np.maximun(x,y) 或np.fmax() : 元素级的最大值
np.minimun(x,y) 或np.fmin() : 元素级的最小值
np.mod(x, y) : 元素级的模运算
np.copysign(x, y) : 将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应的元素
> < >= <= == != : 算术比较,产生布尔型数组
numpy二元函数实例:
已知数组a:
已知数组b:
np.maximun(x, y):
a>b:
更多内容请看numpy入门详细教程(四)
注:作者在慕课上跟随嵩天老师学习python数据分析,收获良多,以上内容上作者的学习笔记。