numpy科学计算包中有两个函数np.max()和np.maximum(),他们的功能截然不同.简单而言即前者作用于ndarray对象,求的是它自身的最大.而后者是一个数学上的取$\max$的效果,它是一个运算. 先说np.max() >>>A = np.array([[1,8,3,6,5],[9,2,7,4,5]]) >>>np.max(A) 9 >>>np.max(A, axis=0) array([9, 8, 7, 6, 5]) >>…

np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) # 接收一个参数a # 取a 在 axis方向上的最大值 np.maximum(x, y) # 接收两个参数x,y # x,y逐位比较取最大值…

1.ndarray.max([int axis]) 函数功能:求ndarray中指定维度的最大值,默认求所有值的最大值. axis=0:求各column的最大值 axis=1:求各row的最大值…

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型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…

内置min()函数 numpy中的min()函数:…

numpy 中的reshape,flatten,ravel 数据平展,多维数组变成一维数组 import numpy as np 使用array对象 arr1=np.arange(12).reshape(3,4) print(arr1) print(type(arr1)) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] <class 'numpy.ndarray'> flatten 展平 a=arr1.flatten() # 默认参数order=C,按照行进行展平:o…

numpy提供的数组功能比较常用,NumPy中维数被称为轴,轴数称为秩. import numpy as np 比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]]) a.min()返回的就是a中所有元素的最小值 a.min(0)返回的就是a的每列最小值 a.min(1)返回的是a的每行最小值 光这么说可能有点犯迷糊,下面举一个三维的例子 b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1,…

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设…

numpy中的快速的元素级数组函数 一元(unary)ufunc 对于数组中的每一个元素,都将元素代入函数,将得到的结果放回到原来的位置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.sqrt(arr)# 开方 array([0. , 1. , 1.41421356, 1.7320508…

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中…