属于Numpy的函数。

一:通用函数

1.说明

  是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。

2.一元函数

  

3.二元函数

  

二:矢量计算

1.numpy.where

  主要有两种用法

    np.where(condition, x, y):满足条件(condition),输出x,不满足输出y。

    np.where(condition):只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出,通常原数组有多少维,输出的tuple中就包含几个数组,分别对应符合条件元素的各维坐标。

2.第一种用法的测试用法

  一维的用法:

  

  ---------------------------

  二维的示例:

  

  说明:上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]],分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选,因为条件为True,所以是选1。第二个值从[2,8]中选,因为条件为False,所以选8

3.第二种用法的测试

  

4.统计方法

  sum、mean、std等聚合计算,这类函数可以接受一个axis参数(用于计算该轴向上的统计值)

  

5.测试用例

  

  ------------------------------

  cumsum与cumprod不聚合,产生一个中间结果的数组

  

6.用于布尔型数组的方法

  any用于测试数组中是否存在一个或者多个True

  all用于检查数组中所有值是否都是True

7.测试用例

  

8.排序

  可以使用sort进行直接排序。

  对于多维数组,可以在任何一个轴上进行排序,只需要传入轴号

9.唯一化和其他的集合

  

10.测试用例

  

三:线性代数

1.主要方法

  常用的numpy.linalg函数

  

四:生成随机数

1.函数

  numpy.random函数

  

2.简单测试用例

  

006 numpy常用函数的更多相关文章

  1. numpy常用函数学习

    目录numpy常用函数学习点乘法线型预测线性拟合裁剪.压缩和累乘相关性多项式拟合提取符号数组杂项点乘法该方法为数学方法,但是在numpy使用的时候略坑.numpy的点乘为a.dot(b)或numpy. ...

  2. numpy学习笔记 - numpy常用函数、向量化操作及基本数学统计方法

    # -*- coding: utf-8 -*-"""主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结.查阅使用,不定时更新.Created on Fri Aug 24 19 ...

  3. Python数据分析--Numpy常用函数介绍(2)

    摘要:本篇我们将以分析历史股价为例,介绍怎样从文件中载入数据,以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数.学习读写文件的方法,并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算,来学习NumPy的常用函数. ...

  4. Numpy常用函数用法大全

    .ndim :维度.shape :各维度的尺度 (2,5).size :元素的个数 10.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’).itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每 ...

  5. Python数据分析--Numpy常用函数介绍(4)--Numpy中的线性关系和数据修剪压缩

    摘要:总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计算的.作一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出. 前一 ...

  6. Python数据分析--Numpy常用函数介绍(5)--Numpy中的相关性函数

    摘要:NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票 ...

  7. numpy常用函数之randn

    numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn就是其中一个,randn函数位于numpy.random中,函数原型如下: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn ...

  8. numpy常用函数记录

    np.square() 函数返回一个新数组,该数组的元素值为源数组元素的平方. 源阵列保持不变. 示例: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, ...

  9. Python数据分析--Numpy常用函数介绍(9)-- 与线性代数有关的模块linalg

    numpy.linalg 模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等.一.计算逆矩阵 线性代数中,矩阵A与其逆矩阵A ^(-1)相乘后会得到一个单位矩 ...

随机推荐

  1. [转]自定义alert弹框,title不显示域名

    //(仅去掉网址) (function(){ window.alert = function(name){ var iframe = document.createElement("IFRA ...

  2. VUE 数据请求和响应(axios)

    1. 概述 1.1 简介 axios是一个基于Promise(本机支持ES6 Promise实现) 的HTTP库,用于浏览器和 nodejs 的 HTTP 客户端.具有以下特征: 从浏览器中创建 XM ...

  3. SQL语句的行列转换

    [一]行转列 1,查询原始的数据 /***这次练习的主题,行转列,列转行***/select * from Scores 2,得到姓名,通过group by select Student as '姓名 ...

  4. 关于《common-net》的ftp上传

    1:jar的maven的引用: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http ...

  5. /etc/rc.d/init.d/iptables: No such file or directory 错误原因

    注:本文转载自cnblogs:一天学点的文章</etc/rc.d/init.d/iptables: No such file or directory 错误原因> RedHat Enter ...

  6. Confluence 6 管理协同编辑 - 修改你的 Synchrony 配置

    你不能通过 Confluence UI 修改 Synchrony 的配置.配置的修改是通过系统属性进行修改的.在绝大部分情况下,你不需要对默认的配置进行修改.  修改 Synchrony 运行的端口. ...

  7. Confluence 6 警告的类型

    有下面的一些类型的警告. 警告和知识库(Alert and KB) 级别(Level) 默认阈值(Default threshold) 可配置(Configurable) Low free disk ...

  8. Confluence 6 数据库表-展现(Appearance)

    这部分存储了有关你 Confluence 的外观和布局使用的信息. decorator 使用自定义 Velocity 布局显示的自定义模板. https://www.cwiki.us/display/ ...

  9. linux 基础知识(三)

    抽空把Linux的一些基础的东西再补充一下,安全的东西真的很多都是要自己不断的学习,很多还是今天学习了一点时间过后不用就会忘记.所以学习的东西就是要不断地往复. 有时候感觉有时候快就是慢,慢就是快. ...

  10. 利用sqoop对mysql执行DML操作

    业务背景 利用Sqoop对MySQL进行查询.添加.删除等操作. 业务实现 select操作: sqoop eval \ --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/m ...