numpy_4th np.transpose(a); a.T ; a.clip(min,max) ; np.sort(a) ; np.diff() ; np.cumsum(a)

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import numpy as np

"""
[[14 13 12 11]
 [10  9  8  7]
 [ 6  5  4  3]]
 
1. argmin,argmax 返回array中最大最小值在axis方向的index
    print(np.argmin(a))
    11
    print(np.argmax(a))
    0

2. 平均值 np.mean   参数axis=0是列方向平均
    print(np.mean(a))       # 8.5
    # 对列计算
    print(np.mean(a,axis=0))
    [10.  9.  8.  7.]

3. 累加到第n项和 np.cumsum()
    print(np.cumsum(a))
    [ 14  27  39  50  60  69  77  84  90  95  99 102]

4.第n项与第N+1项只差，所以只会返回一个m*(n-1)的矩阵  np.diff(a)
    print(np.diff(a))
    [[-1 -1 -1]
     [-1 -1 -1]
     [-1 -1 -1]]

5.逐行排序 np.sort(a)
    [[11 12 13 14]
     [ 7  8  9 10]
     [ 3  4  5  6]]

6. *转置  np.transpose(a);  a.T, 前者调用函数，后者访问属性
    print(np.transpose(a))
    print(a.T)
    [[14 10  6]
     [13  9  5]
     [12  8  4]
     [11  7  3]]
    print((a.T).dot(a))
    [[332 302 272 242]
     [302 275 248 221]
     [272 248 224 200]
     [242 221 200 179]]

7.# 将小于5的数变成5，大于9的数变成9
    print(a.clip(5,9))
    [[9 9 9 9]
     [9 9 8 7]
     [6 5 5 5]]
"""


a = np.arange(14,2,-1).reshape((3,4))
print(a)

print(np.argmin(a))
print(np.argmax(a))
print(np.mean(a))
# 对列计算
print(np.mean(a,axis=0))
# 累加到第n项
print(np.cumsum(a))
# 第n项与 n+1项之差
print(np.diff(a))
print(np.nonzero(a))
# 逐行排序
print(np.sort(a))
# 矩阵的反制
print(np.transpose(a))
print(a.T)
print((a.T).dot(a))

print(a)
# 将小于5的数变成5，大于9的数变成9
print(a.clip(5,9))

numpy_4th np.transpose(a); a.T ; a.clip(min,max) ; np.sort(a) ; np.diff() ; np.cumsum(a)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/12909150.html