数据科学包——numpy

Posted linyk

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据科学包——numpy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  • numpy.array
    • 属性
      • 维数:.ndim
      • 形状:.shape
      • 总元素个数:.size
  • 创建数组
    • 元素在指定范围的数组
      • np.arange() # 类似range
        • 可选参数step
    • 全零数组
      • np.zeros((形状))
    • 全一数组
      • np.ones((形状))
  • 改变数组形状(浅拷贝)
    • array.reshape()
  • 基础运算
    • 加减乘除相等等基本运算都对矩阵的每个元素进行计算
    • 矩阵乘法
      • c = np.dot(a,b)
      • c = a.dot(b)
    • np.sim
    • np.cos
    • np.sum
    • np.max
    • np.min
    • np.argmin
    • np.argmax
    • np.mean
    • np.average
    • np.median
    • np.cumsum(每个值为该值及以前所有元素累加)
    • np.diff(每个值为该值及以前所有元素累差)
    • np.nonezero(输出非零元素未知的行列表和列列表)
    • np.sort
    • np.transpose = matrix.T
    • np.clip(matrix,min,max) # 对于矩阵小于min则等于min,大于max则等于max
    • 参数axis
      • =0 为行
      • =1 为列
    • np.linspace(a,b,num=)
      • 从a到b平均取num个数
  • 索引
    • A[2][1]
    • A[2,1]
    • A[:,1:2]
    • 通过转置可以迭代列
    • 将矩阵变成一行
      • A.flatten()
        • 列表
      • A.flat
        • 迭代器
  • 合并
    • 将矩阵b添加到矩阵a的下方形成新矩阵
      • np.vstack((a,b))
    • 将矩阵b添加到矩阵a的右边形成新矩阵
      • np.hstack((a,b))
    • 添加行维度
      • A[np.newaxis,:]
    • 添加列维度
      • A[:, np.newaxis]
    • 合并多个矩阵
      • np.concatenate((多个矩阵),axis)
  • 分割
    • np.split(矩阵,分成几块,axis)
    • np.vsplit
    • np.hsplit
  • 深拷贝
    • .copy()

以上是关于数据科学包——numpy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

数据科学包——numpy

数据科学包——numpy

python numpy科学计算和数据分析的基础包

Python科学计算包应用-教你以可视化的方式打开NumPy

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题

Python学习_科学计算