元素计算函数

  1. ceil(): 向上最接近的整数,参数是 number 或 array

  2. floor(): 向下最接近的整数,参数是 number 或 array

  3. rint(): 四舍五入,参数是 number 或 array
  4. isnan(): 判断元素是否为 NaN(Not a Number),参数是 number 或 array
  5. multiply(): 元素相乘,参数是 number 或 array
  6. divide(): 元素相除,参数是 number 或 array
  7. abs():元素的绝对值,参数是 number 或 array
  8. where(condition, x, y): 三元运算符,x if condition else y

示例代码(1、2、3、4、5、6、7):

# randn() 返回具有标准正态分布的序列。
arr = np.random.randn(2,3) print(arr) print(np.ceil(arr)) print(np.floor(arr)) print(np.rint(arr)) print(np.isnan(arr)) print(np.multiply(arr, arr)) print(np.divide(arr, arr)) print(np.where(arr > 0, 1, -1))

运行结果:

# print(arr)
[[-0.75803752 0.0314314 1.15323032]
[ 1.17567832 0.43641395 0.26288021]] # print(np.ceil(arr))
[[-0. 1. 2.]
[ 2. 1. 1.]] # print(np.floor(arr))
[[-1. 0. 1.]
[ 1. 0. 0.]] # print(np.rint(arr))
[[-1. 0. 1.]
[ 1. 0. 0.]] # print(np.isnan(arr))
[[False False False]
[False False False]] # print(np.multiply(arr, arr))
[[ 5.16284053e+00 1.77170104e+00 3.04027254e-02]
[ 5.11465231e-03 3.46109263e+00 1.37512421e-02]] # print(np.divide(arr, arr))
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]] # print(np.where(arr > 0, 1, -1))
[[ 1 1 -1]
[-1 1 1]]

元素统计函数

  1. np.mean()np.sum():所有元素的平均值,所有元素的和,参数是 number 或 array

  2. np.max()np.min():所有元素的最大值,所有元素的最小值,参数是 number 或 array

  3. np.std()np.var():所有元素的标准差,所有元素的方差,参数是 number 或 array
  4. np.argmax()np.argmin():最大值的下标索引值,最小值的下标索引值,参数是 number 或 array
  5. np.cumsum()np.cumprod():返回一个一维数组,每个元素都是之前所有元素的 累加和 和 累乘积,参数是 number 或 array
  6. 多维数组默认统计全部维度,axis参数可以按指定轴心统计,值为0则按列统计,值为1则按行统计。

示例代码:

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr) print(np.cumsum(arr)) # 返回一个一维数组,每个元素都是之前所有元素的 累加和 print(np.sum(arr)) # 所有元素的和 print(np.sum(arr, axis=0)) # 数组的按列统计和 print(np.sum(arr, axis=1)) # 数组的按行统计和

运行结果:

# print(arr)
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]] # print(np.cumsum(arr))
[ 0 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 66] # print(np.sum(arr)) # 所有元素的和
66 # print(np.sum(arr, axis=0)) # 0表示对数组的每一列的统计和
[12 15 18 21] # print(np.sum(arr, axis=1)) # 1表示数组的每一行的统计和
[ 6 22 38]

元素判断函数

  1. np.any(): 至少有一个元素满足指定条件,返回True
  2. np.all(): 所有的元素满足指定条件,返回True

示例代码:

arr = np.random.randn(2,3)
print(arr) print(np.any(arr > 0))
print(np.all(arr > 0))

运行结果:

[[ 0.05075769 -1.31919688 -1.80636984]
[-1.29317016 -1.3336612 -0.19316432]] True
False

元素去重排序函数

np.unique():找到唯一值并返回排序结果,类似于Python的set集合

示例代码:

arr = np.array([[1, 2, 1], [2, 3, 4]])
print(arr) print(np.unique(arr))

运行结果:

[[1 2 1]
[2 3 4]] [1 2 3 4]

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