numpy使用記錄

np.maximum ()

np.

max：(a, axis=
none, out=
none, keepdims=
false)

最少接收乙個引數

axis：預設為列向（也即 axis=0），axis = 1 時為行方向的最值；

np.where(condition,x,y)

new_array=np.where(this_chan == np.min(this_chan),np.nan, this_chan)

a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])

aout[17]: 
array([[ 1., nan],
[ 3., 4.]])
np.nanmean(a)
2.6666666666666665
#求所有元素均值，但去除nan,個數也不包括nan
np.nanmean(a, axis=0)
out[18]: array([ 2., 4.])
#沿著0軸 求均值
np.nanmean(a, axis=1)
array([ 1., 3.5])
#沿著1軸求均值

def

outer
(a, b, out=none):
""" compute the outer product of two vectors.
given two vectors, ``a = [a0, a1, ..., am]`` and
``b = [b0, b1, ..., bn]``,
the outer product [1]_ is::
[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bn ]
[a1*b0 .
[ ... .
[am*b0 am*bn ]]
parameters
----------
a : (m,) array_like
first input vector. input is flattened if
not already 1-dimensional.
b : (n,) array_like
second input vector. input is flattened if
not already 1-dimensional.
out : (m, n) ndarray, optional
a location where the result is stored
.. versionadded:: 1.9.0
returns
-------
out : (m, n) ndarray

np.full((3,3),5,dtype='float32')

out[23]: 
array([[ 5., 5., 5.],
[ 5., 5., 5.],
[ 5., 5., 5.]], dtype=float32)

Numpy使用記錄

np.where condition,x,y 若x,y是值，那麼就是condition正確，陣列的值變為x若不正確則數值變為y np.where condition 返回滿足條件的值的x，y值。np.amin shuzu,0 1 一維陣列找最小值，二維陣列需要指定行或列，1是找行最小的，0是找列最小...

numpy函式記錄

功能 產生size個離散均勻分布的整數，這些整數大於等於low，小於high。預設high是none,如果只有low，那範圍就是 0,low 如果有high，範圍就是 low,high n 3a np.random.randint 20,40,n,2 astype np.float32 b np.r...

numpy基本使用

參考文獻 官方幫助文件 numpy v1.12 manual csdn numpy之四 高階索引和索引技巧 from numpy import definit array print 建立一維陣列 a arange 5 print a print a.dtype 顯示陣列中的資料型別 print a...