1、开方与求e指数

import numpy as np
from numpy.matlib import randn print "Test sqrt and exp"
arr = np.arange(10)
print np.sqrt(arr)#开方
print np.exp(arr)#求exp

2、条件Merge

print "test max-merge" #取x和y中对应位置较大的item组成新数组
x=randn(8)
y=randn(8)
print x;print y;print np.maximum(x,y) print "test condition-merge" #根据condition matrix,true时取tMat,false取fMat
tMat = np.arange(10)
fMat = np.arange(0,-10,-1)
conMat = [True,False,True,False,True,False,True,False,True,False]
result=np.where(conMat,tMat,fMat) #condition clause
print result
rdmMat = randn(10)
result=np.where(rdmMat>0,tMat,fMat) #the three matrix should have same size
print result

3、Statistic functions

print "test statistics functions"
rdmMat1 = randn(10,3)
print rdmMat1.mean() #计算所有元素的均值
print np.mean(rdmMat1)
print np.mean(rdmMat1, 0) #column mean
print np.mean(rdmMat1, 1) #row mean
print np.sum(rdmMat1)
print np.sum(rdmMat1,0) #column sum
print np.sum(rdmMat1,1) #row sum

4、布尔函数

print "test bool functions"
rdmMat2 = randn(10)
numberOfTrue = (rdmMat2>0).sum() #true的个数
print numberOfTrue
rdmMat3 = np.array([True,True,False,True])
print rdmMat3.any() #是否含有至少一个true
print rdmMat3.all() #是否全为true

5、排序函数

print "test sort"
print np.sort(rdmMat2) #np.sort() doesn't change the original matrix
print rdmMat2
rdmMat2.sort() #python's sort changes the matrix
print rdmMat2
rdm53 = randn(5,3)
print np.sort(rdm53,1)
print rdm53
rdm53.sort(1)
print rdm53
rdm53.sort(0)
print rdm53

6、包含操作

print "test set operation"
names = np.array(['Tom','Dean','Won','Tom','Tom','Dean'])
print np.unique(names)#取出唯一的项,按照字典序排列
print np.unique(names,1,1,1)
#第二个参数,会给出这几个值第一次出现的索引
#第三个参数,会给出这几个值出现的所有索引位置
#第四个参数,给出这几个值出现的次数

7、测试两个数组内各个元素元素的包含关系

print "test in1d"
arrayA = np.array([3,6,9,3,3,6,6,9,9])
arrayB = np.array([3,7,9])
print np.in1d(arrayB,arrayA)
print np.in1d(arrayA,arrayB)

Python Numpy 矩阵级基本操作(2)的更多相关文章

  1. Python Numpy 矩阵级基本操作(1)

    NumPy的操作介绍 import numpy as np #导入numpy包,简写为np print "Generate 1*10 matrix" a=np.arange(1,1 ...

  2. python numpy 矩阵左右翻转/上下翻转

    numpy API: flattened flip() (in module numpy) fliplr() (in module numpy) flipud() (in module numpy) ...

  3. Python NumPy学习总结

    一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Num ...

  4. Python numpy中矩阵的用法总结

    关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类 ...

  5. python之numpy矩阵库的使用(续)

    本文是对我原先写的python常用序列list.tuples及矩阵库numpy的使用中的numpy矩阵库的使用的补充.结合我个人现在对线性代数的复习进度来不断更博. Section 1:行列式的计算 ...

  6. Python Numpy基础教程

    Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Pyth ...

  7. Python/Numpy大数据编程经验

    Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   ...

  8. Python Numpy shape 基础用法(转自他人的博客,如涉及到侵权,请联系我)

    Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入 ...

  9. Python数据分析库pandas基本操作

    Python数据分析库pandas基本操作2017年02月20日 17:09:06 birdlove1987 阅读数:22631 标签: python 数据分析 pandas 更多 个人分类: Pyt ...

随机推荐

  1. Unzip 解压报错

      $ jar xvf pcre-8.10.zip   如果出现 jar:Command not found 要用yum下载 $ yum -y install java-1.6.0-openjdk-d ...

  2. Chrome 强行修改配置

    大约有两个月没写了,一是最近这两个月还挺忙,更重要的是也没有遇到什么好玩的,或者是要记录的,今天无意间遇到一个非技术问题:Chrome设置的问题. 问题描述: chrome 在下载文件时,默认情况下是 ...

  3. 【Python-Django讲义】针对django的ppt讲义

    MCV思想: M是指数据模型,V是指用户界面,C则是控制器.使用MVC的目的是将M和V的实现代码分离,从而使同一个程序可以使用不同的表现形式.比如一批统计数据你可以分别用柱状图.饼图来表示.C存在的目 ...

  4. 为GitLab帐号添加SSH keys并连接GitLab

    https://blog.csdn.net/xyzchenxiaolin/article/details/51852333 为github帐号添加SSH keys使用git clone命令从GitLa ...

  5. C++继承中的构造和析构

    1,构造:对象在创建的后所要做的一系列初始化的工作: 析构:对象在摧毁之前所要做的一系列清理工作: 2,思考: 1,子类中如何初始化父类成员? 1,对于继承而言,子类可以获得父类的代码,可以获得父类中 ...

  6. luoguP3258 [JLOI2014]松鼠的新家 题解(树上差分)

    P3258 [JLOI2014]松鼠的新家  题目 树上差分:树上差分总结 #include<iostream> #include<cstdlib> #include<c ...

  7. db2 连接数据库与断开数据库

    连接数据库: connect to db_name user db_user using db_pass 断开连接: connect  resetdisconnect current quit是退出交 ...

  8. 【学习总结】Python-3-逻辑运算符

    参考:菜鸟教程-Python3运算符 逻辑运算符的计算规则划重点: 并不是只返回布尔型,有时会返回变量的数值 (优先级:not>and>or) 总结: '与或非'三件套中,not与数学逻辑 ...

  9. picker多级选择器的使用————小程序

    picker多级选择器的使用----小程序 picker是选择器来着,既然选择了,就希望可以获取选择的数据. index.html <view>picker获取数据</view> ...

  10. js 模板引擎 -Art Template

    一个例子涵盖所有: <!doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> < ...