Python科学计算：用NumPy快速处理数据

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创建数组

import numpy as np

a=np.array([1,2,3])
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b[1,1]=10
print(a.shape)
print(b.shape)
print(a.dtype)
print(b)

结构数组

import numpy as np

persontype=np.dtype({
    "names":["name","age","chinese","math","english"],
    "formats":["S32","i","i","i","f"]
})

peoples=np.array([("ZhangFei",32,75,100,90),
("GuanYu",24,85,96,88.5),("ZhaoYun",28,85,92,96.5),
("HuangZhong",29,65,85,100)],dtype=persontype)

ages=peoples[:]["age"]
chineses = peoples[:]['chinese']
maths = peoples[:]['math']
englishs = peoples[:]['english']
print(np.mean(ages))
print(np.mean(chineses))
print(np.mean(maths))
print(np.mean(englishs))

连续数组的创建

import numpy as np

x1=np.arange(1,11,2) #初始值、终值、步长
x2=np.linspace(1,9,5)  #初始值、终值、元素个数
print(x1)
print(x2)

排序

import numpy as np

'''
sort(a, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None),默认情况下使 用的是快速排序;在 kind 里,可以指定 quicksort、mergesort、heapsort 分别表示快 速排序、合并排序、堆排序。
同样 axis 默认是 -1,即沿着数组的最后一个轴进行排序, 也可以取不同的 axis 轴,或者 axis=None 代表采用扁平化的方式作为一个向量进行排 序。
另外 order 字段,对于结构化的数组可以指定按照某个字段进行排序
'''
a=np.array([[4,3,2],[2,4,1]])
print(np.sort(a))
# print(np.sort(a,axis=None))
# print(np.sort(a,axis=0))
print(np.sort(a,axis=1))

算术运算

import numpy as np

x1=np.arange(1,11,2)
x2=np.linspace(1,9,5)

print(x1,x2)

print(np.add(x1,x2)) #加
print(np.subtract(x1,x2)) #减
print(np.multiply(x1,x2)) #乘
print(np.divide(x1,x2)) #除
print(np.power(x1,x2)) #求n次方
print(np.remainder(x1,x2)) #求余数

统计函数

import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

#计数组 / 矩阵中的最大值函数 amax(),最小值函数 amin()
print(np.amin(a))
print(np.amin(a,0))
print(np.amin(a,1))

print(np.amax(a))
print(np.amax(a,0))
print(np.amax(a,1))


#统计最大值与最小值之差 ptp()
print(np.ptp(a)) #统计数组中最大值与最小值的差,即 9-1=8
print(np.ptp(a,0)) #沿着 axis=0 轴的最大值与最小值之差,即 7-1=6(当然 8-2=6,9- 3=6,第三行减去第一行的 ptp 差均为 6)
print(np.ptp(a,1)) #沿着 axis=1 轴的最大值 与最小值之差,即 3-1=2(当然 6-4=2, 9-7=2,即第三列与第一列的 ptp 差均为 2)


#统计数组的百分位数 percentile()
'''
percentile() 代表着第 p 个百分位数,这里 p 的取值范围是 0-100,如果 p=0, 那么就是求最小值,如果 p=50 就是求平均值,如果 p=100 就是求最大值。同样你也可 以求得在 axis=0 和 axis=1 两个轴上的 p% 的百分位数
'''
print(np.percentile(a,50))
print(np.percentile(a,50,axis=0))
print(np.percentile(a,50,axis=1))


# 统计数组中的中位数 median()、平均数 mean()

# 求中位数
print(np.median(a))
print(np.median(a,axis=0))
print(np.median(a,axis=1))

# 求平均数
print(np.mean(a))
print(np.mean(a,axis=0))
print(np.mean(a,axis=1))


#统计数组中的加权平均值 average()
a=np.array([1,2,3,4])
wts=np.array([1,2,3,4])
print(np.average(a))
print(np.average(a,weights=wts))


#统计数组中的标准差 std()、方差 var()
a=np.array([1,2,3,4])
print(type(a))
print(np.std(a))
print(np.var(a))

练习题：统计全班成绩

import numpy as np

persontype=np.dtype({
    "names":["name","chineses","englishs","maths"],
    "formats":["U10","i","i","i"]
})

peoples=np.array([
    ("张飞",66,65,30),
    ("关羽",95,85,98),
    ("赵云",93,92,96),
    ("黄忠",90,88,77),
    ("典韦",80,90,90)
    ],dtype=persontype)

# print(peoples)

'''
平均成绩、最小成绩、最大成绩、方差、标准差。
然后把这些人的总成绩 排序,得出名次进行成绩输出
'''
name=peoples[:]["name"]
chineses = peoples[:]['chineses']
englishs = peoples[:]['englishs']
maths = peoples[:]['maths']

#平均数
print("语文平均分: ",np.mean(chineses))
print("数学平均分: ",np.mean(maths))
print("英语平均分: ",np.mean(englishs))

#最小成绩
print("语文最小成绩: ",np.min(chineses))
print("英语最小成绩: ",np.min(englishs))
print("数学最小成绩: ",np.min(maths))


#最大成绩
print("语文最大成绩: ",np.max(chineses))
print("英语最大成绩: ",np.max(englishs))
print("数学最大成绩: ",np.max(maths))

#标准差
print("语文标准差: ",np.std(chineses))
print("英语标准差: ",np.std(englishs))
print("数学标准差: ",np.std(maths))

#方差
print("语文方差: ",np.var(chineses))
print("英语方差: ",np.var(englishs))
print("数学方差: ",np.var(maths))

#总成绩
print(peoples[:][:1])
print(np.sort())
peoples[:]['总成绩']=chineses+englishs+maths
print(peoples)

#总成绩进行排序
# total=peoples[:]['chineses']+peoples[:]['englishs']+peoples[:]['maths']

Python科学计算：用NumPy快速处理数据

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hankleo/p/11703670.html