Python数据分析Numpy库方法简介(三)
补充:
np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4
np.floor()向下取整
数组名.resize((m,n)) 重置行列
基础操作
np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据
矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b))
矩阵的垂直拼接 np.hstack((a,b))
点阵积: np.dot(a,b)/ a@b
结果是:a的行中的每个元素*b的列的每个元素。结果在求和
特列应用:B[]
列入班级成绩计算实列
#点阵积实列
import numpy as np
a = np.array([[80,80],
[60,60],
[70,70]])
a
"""
array([[80, 80],
[60, 60],
[70, 70]])
"""
#权重最终成绩
qz = np.array([[0.4],[0.6]])
np.dot(a,qz)
"""
array([[80.],
[60.],
[70.]])
"""排序 sort
#排序
import numpy as np
a = np.array([[80,80],
[60,60],
[70,70]])
a
"""
array([[80, 80],
[60, 60],
[70, 70]])
"""
#排序 axis = 0 是按照列排序, axis = 1 是按照行排序
np.sort(a,axis=0)
"""
array([[60, 60],
[70, 70],
[80, 80]])
"""
np.sort(a,axis=1)
"""
array([[80, 80],
[60, 60],
[70, 70]])
"""- np.all(数组) 判断数组行/列中所有元素是否都不等于0
- np.any(数组,axis=0/1)某行/列,其中一个而元素不等于0
- 展示数组:数组名.np.ravel() 多维变一维
- 变形
np.arange(1,10).reshape(3,3)
a 原来是3行4列 把他变成4行3列 a.resize((4,3))
a.ravel() 转换成一维数组
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