numpy基础二

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np.array的数值计算

1. sum 求和
2. prod 求积
3. min 最小值
4. max 最大值
5. argmin最小值的索引
6. argmax最大值的索引
7. mean求平均值
8. std 标准差
9. var 方差
10. clip 限定边界值
11. round
12. 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。

import numpy as np

pan_array=np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
print(pan_array)
print(pan_array.ndim)

sum

np.sum(pan_array)
#>>> 12

指定操作沿着什么轴进行

np.sum(pan_array,axis=0)
#>>> array([2, 4, 6])

np.sum(pan_array,axis=1)
#>>> array([6, 6])

-1指定最后一个维度

np.sum(pan_array,axis=-1)
#>>>
array([6, 6])

prod 求积

array_prod=np.array([[1,2,3,4],[2,2,3,5]])
array_prod.prod()
#>>> 
1440

array_prod.prod(axis=0)
#>>>
array([ 2,  4,  9, 20])

array_prod.prod(axis=1)
#>>>
array([24, 60])

array_prod.prod(axis=-1)
#>>>
array([24, 60])

min最小值

array_min=np.array([[1,22,3,5],[1,12,6,7]])
array_min.min()
#>>>
1

array_min.min(axis=0)
#>>>
array([ 1, 12,  3,  5])

array([ 1, 12,  3,  5])
#>>>
array([1, 1])

max最大值

array_max=np.array([[1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1]])
array_max.max()
#>>>
5

array_max.max(axis=0)
#>>>
array([5, 4, 3, 4, 5])

array_max.max(axis=1)
#>>>
array([5, 5])

argmin最小值索引

argmin=np.array([[1,2,3],[2,1,4]])
argmin.argmin()
#>>>
0

argmin.argmin(axis=0)
#>>>
array([0, 1, 0], dtype=int64)

argmin.argmin(axis=1)
#>>>
array([0, 1], dtype=int64)

argmax

argmax=np.array([[12,5,77,1],[2,3,4,6]])

argmax.argmax()
#>>>
2

argmax.argmax(axis=0)
#>>>
array([0, 0, 0, 1], dtype=int64)

argmax.argmax(axis=1)
#>>>
array([2, 3], dtype=int64)

mean 平均值

array_mean=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])

array_mean.mean()
#>>>
3.0

array_mean.mean(axis=0)
#>>>
array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5])

array_mean.mean(axis=1)
#>>>
array([2.5, 3.5])

std 标准差

array_std=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])

array_std.std()
#>>>
1.224744871391589

array_std.std(axis=0)
#>>>
array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])

array_std.std(axis=-1)
#>>>
array([1.11803399, 1.11803399])

var 方差

array_var=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])

array_var.var()
#>>>
0.9166666666666666

array_var.var(axis=0)
#>>>
array([0.25, 0.25, 0.25])

array_var.var(axis=1)
#>>>
array([0.66666667, 0.66666667])

clip 边界限定 (超过边界，就按边界取值)

array_clip=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])
array_clip=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])

array_clip.clip(2,4)
#>>>
array([[2, 2, 3, 4],
       [2, 3, 4, 4]])

round四舍五入

array_round=np.array([[1.111,2.222,3.333,4.444],[2.111,3.222,4.333,5.444]])

array_round.round(decimals=1)
#>>>>
array([[1.1, 2.2, 3.3, 4.4],
       [2.1, 3.2, 4.3, 5.4]])

array_round.round(decimals=2)
#>>>
array([[1.11, 2.22, 3.33, 4.44],
       [2.11, 3.22, 4.33, 5.44]])

numpy基础二

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原文地址：https://www.cnblogs.com/panfengde/p/10078308.html