numpy通用函数

Posted 2023-05-17

参考技术A

函数 描述
np.abs 绝对值
np.sqrt 开根
np.square 平方
np.exp 计算指数(e^x)
np.log，np.log10，np.log2，np.log1p 求以e为底，以10为低，以2为低，以(1+x)为底的对数
np.ceil 向上取整，比如5.1会变成6，-6.9会变成-6
np.floor 向下取整，比如5.9会变成5，-6.1会变成-7
np.rint，np.round 四舍六入五成偶
np.modf 将整数和小数分隔开来形成两个数组
np.isnan 判断是否是nan
np.isinf 判断是否是inf
np.cos，np.cosh，np.sin，np.sinh，np.tan，np.tanh 三角函数

有两个自变量的函数
函数 描述
np.add 加法运算（即1+1=2），相当于+
np.subtract 减法运算（即3-2=1），相当于-
np.negative 负数运算（即-2），相当于加个负号
np.multiply 乘法运算（即2 3=6），相当于
np.divide 除法运算（即3/2=1.5），相当于/
np.floor_divide 取整运算，相当于//
np.mod 取余运算，相当于%
greater,greater_equal,less,less_equal,equal,not_equal >,>=,<,<=,=,!=的函数表达式
logical_and &的函数表达式
logical_or \\

上述inf代表无穷数，以下是nan和inf表述

nan与inf介绍
nan：not a number 表示不是一个数字，属于浮点类。
inf：np.inf 表示正无穷，-np.inf表示负无穷，属于浮点类。
NaN特点
nan与inf都是float类型

两个nan是不相等的np.nan == np.nan # False
np.nan与任何数值计算都是nan
np.nan与任何值计算都是nan所以在运算时，会带来较大的误差。一般我们都会将其处理掉。

如何处理nan
直接删除缺失值所在行，但是当数据量较小时，这样处理会有影响整体的数据。更优雅的做法，是当求和时，将np.nan处理为0；当求均值时，将np.nan处理为非nan的均值。

方法 描述
sum 沿着轴向计算所有元素的累和，0长度的数组，累和为0
mean 数学平均，0长度的数组平均值为NaN
max,min 最大值和最小值
argmax,argmin 最大值和最小值的位置
std，var 标准差和方差
ptp 极值
cumsum 从0开始元素累积和
median 中值

索引变成序列，按序列标号序列进行排序

numpy的通用函数：快速的元素级数组函数

通用函数（ufunc）是对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。可看作简单函数的矢量化包装。

 

一元ufunc

sqrt对数组中的所有元素开平方

exp对数组中的所有元素求指数

In [93]: arr = np.arange(10)

In [94]: np.sqrt(arr)
Out[94]:
array([0.        , 1.        , 1.41421356, 1.73205081, 2.        ,
       2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3.        ])

In [95]: np.exp(arr)#exp是求以e（常数2.718281）为底的arr[index]为幂的指数
Out[95]:
array([1.00000000e+00, 2.71828183e+00, 7.38905610e+00, 2.00855369e+01,
       5.45981500e+01, 1.48413159e+02, 4.03428793e+02, 1.09663316e+03,
       2.98095799e+03, 8.10308393e+03])

二元ufunc

maximum 比较多个数组相同位置的元素，取大的值。注意，相互比较的数组shape必须一致

In [108]: x = np.random.randn(8)

In [109]: y = np.random.randn(8)

In [110]: z = np.random.randn(8)

In [111]: np.maximum(x,y)
Out[111]:
array([-0.01345165,  1.2966861 ,  1.92527939,  0.67587486, -0.51879301,
        0.03009451,  1.06056746, -0.27034234])

In [112]: np.maximum(x,y,z)
Out[112]:
array([-0.01345165,  1.2966861 ,  1.92527939,  0.67587486, -0.51879301,
        0.03009451,  1.06056746, -0.27034234])

 

minimum 

modf 分离整数和小数

In [100]: arr = np.random.randn(7)*5
In [103]: np.modf(arr)
Out[103]:
(array([ 0.57608342,  0.6771948 , -0.18724925, -0.21329855, -0.28322408, 0.87645773, -0.89368417]),
 array([ 1.,  3., -0., -2., -4.,  0., -2.]))

 

下边将会给出两个通用函数表格，一元ufunc和二元ufunc

函数	说明
abs、fabs	计算整数、浮点数或复数的绝对值。对应非复数，可以使用更快的fabs
sqrt	计算各元素平方根，相当于array * * 0.5
square	计算各元素平方，相当于array * * 2
exp	计算各元素的指数
log、log10、log2、log1p	分别以自然对数（底数e）、10、2、（1+x）的对数
sign	计算各元素的正负号：1（正数）、0（零）、-1（负数）
ceil	计算各元素的ceiling值，即大于等于该值的最小整数
floor	计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大正数
rint	将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype
modf	将数组的小数和整数部分已两个独立数组的形式返回
isnan	返回一个表示“哪些是NAN”的布尔型数组
isfinite、isinf	返回一个表示“哪些是finite、inf”的布尔型数组
cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh	普通型和双曲线三角函数
arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh	反三角函数
logical_not	计算各元素not x的真值，相当于-arr

函数	说明
add	将数组中对应的元素相加
subtract	从第一个数组中的元素减去第二个数组中的元素
multiply	数组元素相乘
divide、floor_dixide	除法、向下圆整除法（丢弃余数）
power	对第一个数组中元素A，根据第二个数组中的相应位置元素B，计算A^B
maximum、fmax	元素级的最大值计算，fmax将忽略NaN
minimum、fmin	元素级的最小值计算，fmin将忽略NaN
mod	元素级的求模计算，（除法的余数）
greater、greater_equal、less、less_equal、equal、not_equal	执行元素级的比较运算，最终产生布尔型数组。相当于中缀运算符>、>=、<、<=、==、！=
logical_and、logical_or、logical_xor	执行元素级的真值逻辑