import numpy as np
# 将 0~100 10等分
x = np.arange(0,100,10)
# array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]) # 每个数组元素对应的正弦值
np.sin(x)
'''
array([ 0. , -0.54402111, 0.91294525, -0.98803162, 0.74511316,
-0.26237485, -0.30481062, 0.77389068, -0.99388865, 0.89399666])
'''
# 每个数组元素对应的余弦值
np.cos(x)
'''
array([ 1. , -0.83907153, 0.40808206, 0.15425145, -0.66693806,
0.96496603, -0.95241298, 0.6333192 , -0.11038724, -0.44807362])
'''
# 对参数进行四舍五入
np.round(np.cos(x))
# array([ 1., -1., 0., 0., -1., 1., -1., 1., -0., -0.]) # 对参数进行上入整数 3.3->4
np.ceil(x/3)
# array([ 0., 4., 7., 10., 14., 17., 20., 24., 27., 30.]) # 分段函数
x = np.random.randint(0,10,size=(1,10))
# array([[0, 3, 6, 7, 9, 4, 9, 8, 1, 8]]) # 大于 4 的置为 0
np.where(x > 4,0,1)
# array([[1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0]]) # 小于 4 的乘 2 ,大于 7 的乘3
np.piecewise(x,[x<4,x>7],[lambda x:x*2,lambda x:x*3])
# array([[ 0, 6, 0, 0, 27, 0, 27, 24, 2, 24]])

2020-05-07

Numpy数组的函数的更多相关文章

  1. 初探numpy——广播和数组操作函数

    numpy广播(Broadcast) 若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array( ...

  2. 操作 numpy 数组的常用函数

    操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, ...

  3. 科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数)

    Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter( ...

  4. numpy数组、向量、矩阵运算

    可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD ...

  5. Numpy数组对象的操作-索引机制、切片和迭代方法

    前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange ...

  6. Numpy数组的基本运算操作

    一.算术运算符 In [3]: a = np.arange(0,5) Out[3]array([0, 1, 2, 3, 4]) In [4]: a+4 Out[4]: array([4, 5, 6, ...

  7. NumPy 超详细教程(1):NumPy 数组

    系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:n ...

  8. numpy.random 常用函数详解之排列乱序篇(Permutations)

    1.numpy.random.shuffle(x) 参数:填入数组或列表. 返回值:无. 函数功能描述:对填入的数组或列表进行乱序处理,shape保持不变. 2.numpy.random.permut ...

  9. numpy.random 常用函数详解之简单随机数篇(Simple random data)

    1.numpy.random.rand(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数,用来描述生成随机数组的维度.如(3,2)代表生成3行2列的随机数组. 返回值 ...

随机推荐

  1. 如何利用.NETCore向Azure EventHubs准实时批量发送数据?

    最近在做一个基于Azure云的物联网分析项目: .netcore采集程序向Azure事件中心(EventHubs)发送数据,通过Azure EventHubs Capture转储到Azure Blog ...

  2. HTML5全局属性汇总

    局部属性和全局属性 局部属性:有些元素能规定自己的属性,这种属性称为局部属性.比如link元素,它具有的局部属性有href. rel. hreflang. media. type. sizes这六个. ...

  3. 洛谷P5774,可爱的动态规划。

    如此可爱的动态规划见过么? 相信各位都非常喜欢动态规划,那我就写一道可爱的动态规划的题解吧. 题目:https://www.luogu.com.cn/problem/P5774 题意: 题意“挺明白” ...

  4. 宁波市第三届网络安全大赛-WriteUp(Misc)

    友情链接 Web师傅:skyxmao师傅 内心OS 第一次参加这种大型比赛,实力较菜,请师傅们多多指点 Misc | 完成 | 第一 下载文件,看一下doc没有任何问题, 没有发现任何隐写,然后修改文 ...

  5. Scala 面向对象(四):import

    1 Scala引入包基本介绍 Scala引入包也是使用import, 基本的原理和机制和Java一样,但是Scala中的import功能更加强大,也更灵活. 因为Scala语言源自于Java,所以ja ...

  6. JVM 专题二十:垃圾回收(四)垃圾回收器 (一)

    1. GC分类与性能指标 垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定,可以由不同的厂商.不同版本的JVM来实现.由于JDK的版本处于高速迭代过程中,因此Java发展至今已经产生了众多的GC版本.从不同角度分 ...

  7. java 面向对象(二十六):枚举类的使用

    1. 枚举类的说明:* 1.枚举类的理解:类的对象只有有限个,确定的.我们称此类为枚举类* 2.当需要定义一组常量时,强烈建议使用枚举类* 3.如果枚举类中只一个对象,则可以作为单例模式的实现方式. ...

  8. java 面向对象(十二):面向对象的特征二:继承性 (一) 前言

    1.为什么要有类的继承性?(继承性的好处) * ① 减少了代码的冗余,提高了代码的复用性 * ② 便于功能的扩展 * ③ 为之后多态性的使用,提供了前提图示: 2.继承性的格式:class A ext ...

  9. JavaScript 基础 学习(三)

    JavaScript 基础 学习(三) 事件三要素 ​ 1.事件源: 绑定在谁身上的事件(和谁约定好) ​ 2.事件类型: 绑定一个什么事件 ​ 3.事件处理函数: 当行为发生的时候,要执行哪一个函数 ...

  10. 计算机网络学习socket--day3

    1.REUSEADDR(地址重复利用) 1.REUSEADDR解决服务器关闭后重新绑定地址,在day3中知道服务器端必须绑定地址 2.服务器端尽可能使用REUSEADDR 3.在绑定之前尽可能调用se ...