numpy小结(一)
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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