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Python數據分析:numpy常用函數

Harpsichord1207 / 1690人閱讀

摘要:生成行列的零矩陣,應當注意的是,函數中要傳入一個元組。生成到的以為步長切片的數據。在到的數據中按等間距取個值。或分別得到的次冪和矩陣中每個數開方所得到的結果。將矩陣的行數擴大倍,列數擴大倍。

numpy是python中一個與科學計算有關的庫,本文將介紹一些常用的numpy函數,使用numpy之前需要先引入,輸入import numpy as np,我們一般將numpy簡化為np。

1.np.arange(n):生成0至n-1個整數。

2.a.reshape(m,n):將a重新定義為一個m行n列的矩陣。

3.a.shape:打印a的行和列。

4.a.ndim:求a的維度。

5.a.size:輸出a中的元素個數。

6.np.zeros((m,n)):生成m行n列的零矩陣,應當注意的是,函數中要傳入一個元組。此時生成的矩陣0后面有一個小數點,因為系統默認數據類型為浮點型,要想獲得整數類型,我們應預先指定好數據類型。

7.np.ones((k,m,n),dtype=np.int32):生成k個m行n列的單位矩陣,且矩陣中的數據類型為整數型。

8.np.arange(m,n,k):生成m到n的以k為步長切片的數據。

9.np.linspace(m,n,k):在m到n的數據中按等間距取k個值。

10.若A、B為同維矩陣,則A*B返回的是A和B矩陣對應位置相乘得到的結果,A.dot(B)np.dot(A,B)返回的才是矩陣乘法所得的結果。

11.np.exp(A)np.sqrt(B):分別得到e的B次冪和矩陣B中每個數開方所得到的結果。

12.np.floor():向下取整。

13.a.ravel():將矩陣a重新拉伸成一個向量,拉伸后可以重新reshape成一個新矩陣。

14.a.T:求a的轉置矩陣。

15.a.reshape(n,-1)a.reshape(-1,n):確定一個矩陣的行(列)后,相應的列(行)也直接被確定,因此輸入-1即可。

16.np.hstack((a,b)):將矩陣a和b橫向拼接。

17.np.vstack((a,b)):將矩陣a和b縱向拼接。

18.np.hsplit(a,n):將矩陣a橫向切為n份。

19.np.hsplit(a,(m,n)):在a的索引為m和n的空隙橫向切開。

20.np.vsplit(a,n):將矩陣a縱向切為n份。

21.np.hsplit(a,(m,n)):在a的索引為m和n的空隙縱向切開。

22.矩陣的復制:

b = a:此時得到的b與a的地址是完全相同的,也就是a,b只是同一個矩陣的不同名稱,對其中任意一個矩陣操作都會引起另一個矩陣相同的變化。

b = a.view():此時得到的b與a的地址不同,但是對b的操作會改變a。

b = a.copy():此時得到的是兩個完全獨立的矩陣。

23.b = np.tile(a,(m,n)):將矩陣a的行數擴大m倍,列數擴大n倍。

24.np.sort(a,axis=k):將矩陣a在k維排序。

25.np.argsort(a):返回將a升序排列后的索引值(默認排列方式為升序)。

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