day2--numpy

numpy–科学计算库

将第二个值与向量中的每个值进行比较，值相等python解释器返回true,否则返回false
import numpy
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
vector == 10
—array([False, True, False, False], dtype=bool)
同1（与矩阵中的每个值相比较）
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
matrix == 25

—array([[False, False, False],
[False, True, False],
[False, False, False]], dtype=bool)

将vector与值10进行比较，值10生成一个新的布尔向量[False、True、False、False]。它将这个结果赋给equal_to_ten
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten = (vector == 10)
print（equal_to_ten）
print(vector[equal_to_ten])

—[False True False False]
[10]

表示选取所有的行逗号隔开然后取列取的是第一列(从0开始) 然后直接对这一列的值进行判断判断这一列
中的元素是否等于25 并将其布尔类型的值传递给second_conlumn_25，然后打印出的second_conlumn_25的结果为一个布尔类型的列表，而把second_conlumn_25当作索引值我们去寻找有25的这一行逗号隔开 :表示直接选取这一行的数据然后打印出来
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
second_column_25 = (matrix[:,1] == 25)
print（second_column_25）
print(matrix[second_column_25, :])

—[False True False]
[[20 25 30]]

查找当前的这个矩阵中的数既等于10又等于5的数显然不存在所以全部输出False
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten_and_five = (vector == 10) & (vector == 5)
print（equal_to_ten_and_five）
—[False False False False]

6.查找当前的这个矩阵中的数等于10或者等于5的数，所以输出True True False False
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5)
print（equal_to_ten_or_five）
—[ True True False False]

查找出等于10或者等于5的数，替换成50，其余值不变，打印该向量
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5)
vector[equal_to_ten_or_five] = 50
print(vector)
—[50 50 15 20]
将第二列等于25的值替换成10
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
second_column_25 = matrix[:,1] == 25
print（second_column_25）
matrix[second_column_25, 1] = 10
print（matrix）

—[False True False]
[[ 5 10 15]
[20 10 30]
[35 40 45]]

我们可以使用ndarray.astype()方法转换数组的数据类型
vector = numpy.array([“1”, “2”, “3”])
print(vector.dtype)
print(vector)
vector = vector.astype(float)
print(vector.dtype)
print(vector)
—<U1
[‘1’ ‘2’ ‘3’]
float64
[ 1. 2. 3.]
向量求和
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
print(vector.sum())
—50
轴指示我们在哪个维度上执行操作(axis=1表示我们希望对每行执行操作，axis=0表示对每列执行操作)
下面是对矩阵每行进行求和：
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix.sum(axis=1))
—[ 30 75 120]
按列求和
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print（matrix.sum(axis=0)）
—[60 75 90]
将缺失值用0表示（mean函数求均值）
world_alcohol = numpy.genfromtxt(“world_alcohol.txt”, delimiter=",")
is_value_empty = numpy.isnan(world_alcohol[:,4])
world_alcohol[is_value_empty, 4] = ‘0’
alcohol_consumption = world_alcohol[:,4]
alcohol_consumption = alcohol_consumption.astype(float)
total_alcohol = alcohol_consumption.sum()
average_alcohol = alcohol_consumption.mean()
print(total_alcohol)
print(average_alcohol)
—1137.78
1.14006012024

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