［新手－数据分析师］numpy学习笔记（2nd）

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

今天主意是做numpy矩阵的运算。

a = np.arange(9).reshape(3,3)
b = np.ones((3,3))
print(a)
print(b)
print(10*np.sin(a))
print(a<3)
print(a==3)
print(np.sum(a,axis=1))
print(np.min(a))
print(np.max(a))
print(a+b)
print(a-b)
print(a*b)
c = np.dot(a,b)
print(c)

##a<3&a==3 主要是判断a中的元素是否小于3（或等于3），返回true or false的矩阵。

##np.sum&np.max&np.min 主要是求出矩阵中所有元素之和，元素中最大值，元素中最小值。axis＝0表示在行中求值，axis＝1表示列中求值。

##np.dot(a,b) 表示矩阵的相乘。np.dot(a,b)也可以写成a.dot(b) 矩阵相关概念参考

A = np.arange(2,14).reshape(3,4)print(np.argmin(A))
print(np.argmax(A))print(np.mean(A))
print(A.mean())
print(np.average(A))print(np.median(A))print(np.cumsum(A))print(np.diff(A))print(np.nonzero(A))b = np.arange(14,2,-1).reshape(3,4)
print(np.sort(A))print(np.transpose(A))
print(b.T)print(np.clip(b,5,9))

##argmin()&argmax() 表示最小值或者最大值的索引值。

##mean()&average() 均表示平均值

##mendian() 表示中位数。

##np.sumsum()&np.diff() 累加活着累剪

##np.soft(A) 表示按行排序

##np.transpose() 表示矩阵的转置

##np.clip(A) 部分截取。

转载于:https://my.oschina.net/at5/blog/785952

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