numpy学习（二）

numpy学习二

import numpy as np

a=np.arange(2,14).reshape((3,4))
a

array([[ 2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13]])

#最小值的下标
np.argmin(a)

0

#最大值索引
np.argmax(a)

11

#平均值
np.mean(a)

7.5

#中位数
np.median(a)

7.5

#累加
np.cumsum(a) #有点类似斐波那契

array([ 2,  5,  9, 14, 20, 27, 35, 44, 54, 65, 77, 90], dtype=int32)

#累差
np.diff(a)

array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

#非零数
np.nonzero(a)
#返回两个数组，第一个数组的内容是非零元素的行，第二个数组内容是非零元素的列

(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], dtype=int64),
 array([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64))

a!=0

array([[ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True]])

#排序
np.sort(a)

array([[ 2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13]])

#矩阵转置
np.transpose(a)

array([[ 2,  6, 10],
       [ 3,  7, 11],
       [ 4,  8, 12],
       [ 5,  9, 13]])

#或者
a.T

array([[ 2,  6, 10],
       [ 3,  7, 11],
       [ 4,  8, 12],
       [ 5,  9, 13]])

#（矩阵，下届，上届） 使矩阵中小于下届的值变成下届，大于上届的值变成上届
np.clip(a,5,9)

array([[5, 5, 5, 5],
       [6, 7, 8, 9],
       [9, 9, 9, 9]])

#每行计算一次平均值
np.mean(a,axis=1)

array([ 3.5,  7.5, 11.5])

#输出矩阵第二行
a[1]

array([6, 7, 8, 9])

a[:,1]#输出第二列

array([ 3,  7, 11])

#将矩阵a变成一维的
a.flatten()

array([ 2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13])

#同上
for i in a.flat:
    print(i)

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

转载：https://blog.csdn.net/qq_42696455/article/details/104418504