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

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy_4th np.transpose(a); a.T ; a.clip(min,max) ; np.sort(a) ; np.diff() ; np.cumsum(a相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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))


以上是关于numpy_4th np.transpose(a); a.T ; a.clip(min,max) ; np.sort(a) ; np.diff() ; np.cumsum(a的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Think_in_java_4th(并发学习二)

《algorithm_4th》 1 chapter:Fundamentals

LeetCode_22_Apr_4th_Week

LeetCode_Nov_4th_Week

《Beginning Hibernate-For Hibernate 5, 4th Edition》(01_导读介绍)

4th 循环结构概述和for语句的格式及其使用