numpy 常用函数

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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 常用函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1   求和函数 sum()

     求积函数product()

   加权平均数 average()

     var()求方差

      mean()求期望

      std()求标准差

说明:在sum()函数中,也可以对列表元祖等与数组类似的序列求和。当数组多维度时,他计算的时所有元素的和。如果指定维度参数axis,则求和沿着指定轴进行。二位数组来说,如果axis=0,则数组沿着第第0轴求和,即对每一列求和,得到一个行矩阵。如果axis = 1则表示沿着第1轴求和,即为对每一行求和。

 

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

x = nr.randint(1,10,(2,3))
print x
print np.sum(x)
print np.sum(x,axis = 0)
print np.sum(x,axis = 1)

 

[[8 2 7]
 [3 2 4]]
26
[11  4 11]
[17  9]
(Pdb) 

 

std和var分别计算样本的标准差和方差,方差有两种含义:偏方差和无偏方差,具体含义在该来论中定义的。var函数有一个参数ddof,当ddof为0时,计算样本方差,当ddof为1时,计算样本无偏方差,默认值为0.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

#生成正态分布样本
a = nr.normal(0,2.0,size = (10000,10))
# 计算有偏方差
v1 = np.var(a,axis = 1)
#计算无偏方差
v2 = np.var(a,axis = 1,ddof = 1)
print v1.mean()
print v2.mean()

 

3.60979905485
4.01088783873
(Pdb) 

可以看到有偏方差的期望值比真实方差要小

2  min(),max()最小值和最大值,同样可以指定axis参数

    minimum(),maximum()  二元最小值与二元最大值

    ptp()  最大值与最小值的差值

    argmin()与argmax()  最小值下标和最大值下标

    sort()  数组排序

    argsort()  计算数组排序的下标

    lexsort()  多列排序

    partition()  快速计算前k位

    argpatiton()  前k位下标

    median()  中位数

    percentile()  百分位数

    searchsorted()  二分查找

 

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

x = nr.randint(1,10,size = 10)
print x
max_pos = np.argmax(x)
min_pos = np.argmin(x)
# 输出最大值和最小值的下标
print max_pos,min_pos
print

# 对数组排序
x = nr.randint(1,30,size = (3,4))
print x
print

# sort中默认的axis为-1,即为对着最终轴进行排序
print np.sort(x)
print

#指定对0轴排序,即为每一列排序
print np.sort(x, axis = 0)
print

# 设置axis为None,此时他将得到平坦后排序的新数组
print np.sort(x, axis = None)
print

# 使用argsort()返回数组排序后下标
#按照0轴排序
print np.argsort(x,axis = 0)
print

#按照1轴排序
print np.argsort(x, axis = 1)

 

 下面为输出结果:

[1 9 7 1 6 9 5 7 1 4]
1 0

[[ 8  2 25 26]
 [ 5 16 25  9]
 [19 28 18 11]]

[[ 2  8 25 26]
 [ 5  9 16 25]
 [11 18 19 28]]

[[ 5  2 18  9]
 [ 8 16 25 11]
 [19 28 25 26]]

[ 2  5  8  9 11 16 18 19 25 25 26 28]

[[1 0 2 1]
 [0 1 0 2]
 [2 2 1 0]]

[[1 0 2 3]
 [0 3 1 2]
 [3 2 0 1]]
(Pdb)

 legsortd的参数是一个形状为(k,N)的数组,或者包含k个长度为N的数组序列。legsort反回排序下标,需要注意的时,她时按照数组中最后的行为排序的主键。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

names = ["LiMing","LiuXiang","Mike","XiaoMing","KangKang"]
ages =  [23,12,34,22,14]
#ages为当前最后一行,以ages为主键
idx = np.lexsort([names,ages])
sorted_data = np.array(zip(names,ages))
print sorted_data
print 

#二维数组排序默认以最后一行为主键
x = nr.randint(1,100,size=(4,5))
print x
print 

idx = np.lexsort(x)
print x[:,idx]

 

[[‘LiMing‘ ‘23‘]
 [‘LiuXiang‘ ‘12‘]
 [‘Mike‘ ‘34‘]
 [‘XiaoMing‘ ‘22‘]
 [‘KangKang‘ ‘14‘]]

[[ 7 12 11 51 32]
 [88  9 46 93 23]
 [35 26 96 83 63]
 [94 43 17 26 11]]

[[32 11 51 12  7]
 [23 46 93  9 88]
 [63 96 83 26 35]
 [11 17 26 43 94]]
(Pdb) 

 

以上是关于numpy 常用函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

C#常用代码片段备忘

总结--- Numpy和Pandas库常用函数

39.Python之Numpy库常用函数大全(含注释)

21个常用代码片段

常用Javascript代码片段集锦

nodejs常用代码片段