Python – Numpy入门笔记（下）
Numpy
- 数学函数
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# 导入包 import numpy as np # 数组自身加乘 a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]) # prod：计算乘积 # 按行计算乘积 np.prod(a, axis=0) # 按列计算乘积 np.prod(a, axis=1) # 计算整体乘积 np.prod(a, axis=None) # cumprod：计算累积 # 计算行的累积 np.cumprod(a, axis=0) # 计算列的累积 np.cumprod(a, axis=1) # 计算整体的累积 np.cumprod(a, axis=None) # sum：计算元素的和 # 计算行的和 np.sum(a, axis=0) # 计算列的和 np.sum(a, axis=1) # 计算整体的和 np.sum(a, axis=None) # 算数运算 # negative：取相反数 np.negative(a) # reciprocal：取倒数 np.reciprocal(a) # absolute：取绝对值 np.absolute(a) # add：相加 subtract:相减 multiply：相乘 divide：相除 np.add(a, b) np.subtract(a, b) np.multiply(a, b) np.divide(a, b) # divmod:相除，并取整取余 power：求幂 np.divmod([1, 2, 3, 4, 5], 3) np.power(a, -b)
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- 统计函数
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# amin：计算最小值 np.amin(a, axis=0) np.amin(a, axis=1) np.amin(a, axis=None) # amax:计算最大值 np.amax(a, axis=0) np.amax(a, axis=1) np.amax(a, axis=None) # ptp:获取某行、某列或者整体的最大值与最小值插值 np.ptp(a, axis=0) np.ptp(a, axis=1) np.ptp(a, axis=None) # percentile:获取相应的axis的分位数 np.percentile(a, 50, axis=0) # 返回50分位数 np.percentile(a, 50, axis=0) np.percentile(a, 50, axis=0) # median:计算中位数 np.median(a, axis=0) np.median(a, axis=1) np.median(a, axis=None) # mean:计算均值 np.mean(a, axis=0) np.mean(a, axis=1) np.mean(a, axis=None) # var：计算方差 np.var(a, axis=0) np.var(a, axis=1) np.var(a, axis=None) # std: 计算标准差 np.std(a, axis=0) np.std(a, axis=1) np.std(a, axis=None)
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- 线性代数
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# dot: 矩阵相乘 np.dot(a, b) # vdot:向量相乘 np.vdot(a[0], b[0]) # linalg.solve:计算矩阵方程组 np.linalg.solve(a, b[0]) # linalg.inv:计算逆矩阵 np.linalg.inv(a) # linalg.inv:计算奇异值的方法 np.linalg.inv(a) # linalg.eig:求特征值和特征向量 np.linalg.eig(a)
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作者：Nuanxinqing
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