Python Numpy 矩阵级基本操作(2)

import numpy as np
from numpy.matlib import randn

print "Test sqrt and exp"
arr = np.arange(10)
print np.sqrt(arr)#开方
print np.exp(arr)#求exp

print "test max-merge" #取x和y中对应位置较大的item组成新数组
x=randn(8)
y=randn(8)
print x;print y;print np.maximum(x,y) 

print "test condition-merge" #根据condition matrix，true时取tMat，false取fMat
tMat = np.arange(10)
fMat = np.arange(0,-10,-1)
conMat = [True,False,True,False,True,False,True,False,True,False] 
result=np.where(conMat,tMat,fMat) #condition clause
print result
rdmMat = randn(10)
result=np.where(rdmMat>0,tMat,fMat) #the three matrix should have same size
print result

print "test statistics functions"
rdmMat1 = randn(10,3)
print rdmMat1.mean() #计算所有元素的均值
print np.mean(rdmMat1) 
print np.mean(rdmMat1, 0) #column mean
print np.mean(rdmMat1, 1) #row mean
print np.sum(rdmMat1)
print np.sum(rdmMat1,0) #column sum
print np.sum(rdmMat1,1) #row sum

print "test bool functions"
rdmMat2 = randn(10)
numberOfTrue = (rdmMat2>0).sum() #true的个数
print numberOfTrue
rdmMat3 = np.array([True,True,False,True])
print rdmMat3.any() #是否含有至少一个true
print rdmMat3.all() #是否全为true

print "test sort"
print np.sort(rdmMat2) #np.sort() doesn‘t change the original matrix
print rdmMat2
rdmMat2.sort() #python‘s sort changes the matrix
print rdmMat2
rdm53 = randn(5,3)
print np.sort(rdm53,1)
print rdm53
rdm53.sort(1)
print rdm53
rdm53.sort(0)
print rdm53

print "test set operation"
names = np.array([‘Tom‘,‘Dean‘,‘Won‘,‘Tom‘,‘Tom‘,‘Dean‘])
print np.unique(names)#取出唯一的项，按照字典序排列
print np.unique(names,1,1,1)
#第二个参数，会给出这几个值第一次出现的索引
#第三个参数，会给出这几个值出现的所有索引位置
#第四个参数，给出这几个值出现的次数