numpy知识点

1、nonzero

对于一维数据来说，将返回符合条件的 下标

>>> b1 = np.array([True, False, True, False])
>>> np.nonzero(b1)
    (array([0, 2]),)

对于二维数据来说，将返回两维 元组， 第一维是符合条件的 x的索引，第二维是符合条件的y的索引

>>> b2 = np.array([[True, False, True], [True, False, False]])
>>> np.nonzero(b2)
    (array([0, 0, 1]), array([0, 2, 0]))

 2、var, std, cov

    var 是求方差， std 是标准差， cov是协方差, 分母位n-1

import numpy as np

# 构建测试数据，均值为10
sc = [9.7, 10, 10.3, 9.7, 10, 10.3, 9.7, 10, 10.3]

# 输出均值为10.0
print(np.mean(sc))

# 输出var, 即(0.09 + 0 + 0.09 + 0.09 + 0 + 0.09 + 0.09 + 0 + 0.09) = 0.54, 再0.54 / 9=0.06, 输出0.06
print(np.var(sc))

# 相当于0.06 开根号
print(np.std(sc))

# 0.54 / 8 = 0.0675
print(np.cov(sc))