matr1=np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")#用mat函式建立矩陣
matr2=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#用matrix函式建立矩陣
np.bmat("arr1 arr2;arr1 arr2")#用bmat函式合成矩陣
矩陣元素相乘：np.multiply(matr1,matr2)
矩陣特有屬性
說明t
返回自身的轉置
h返回共軛轉置
i 返回自身的逆矩陣
a返回自身資料的2維陣列的乙個檢視
e.g matr1.t
broadcasting是指不同形狀的陣列之間執行算術 運算的方式 ，要遵循4個原則
一維陣列的廣播機制：
numpy檔案讀寫主要是二進位制的檔案讀寫和檔案列表形式的資料讀寫兩種形式
arr.sort()是最長用的排序法，axis=1為橫軸排序，axis=0為縱軸排序
np.argsort()函式返回值為重新排序值的下標
np.lexsort((a,b,c))函式返回值是按照最後乙個傳入資料排序的
通過unique函式可以找出陣列中唯一值並返回已排序的結果
np.tile(a,reps)函式主要是兩個引數，引數「a」指定重複的陣列，引數「reps」指定重複的次數
np.repeat(a,repeats,axis=none),和tile引數相似，不同是repeat是對陣列中的每個元素進行重複操作
tile是對陣列重複操作
函式說明
sum計算陣列和
mean
陣列均值
std陣列標準差
var陣列方差
min最小值
max最大值
argmin
最小值的索引
argmax
最大值的索引
cumsum
所有元素累積和
cumprod
所有元素累計積
資料分析 numpy基礎
目錄 numpy是高效能科學計算和資料分析的基礎包。它也是pandas等其他資料分析的工具的基礎，基本所有資料分析的包都用過它。numpy為python帶來了真正的多維陣列功能，並且提供了豐富的函式庫處理這些陣列。它將常用的數學函式都支援向量化運算，使得這些數學函式能夠直接對陣列進行操作，將本來需要...
資料分析 numpy基礎（三）
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numpy資料分析
2020 11 2 import array arr array.array i list range 10 i表示整型,生成序列後不能改變資料型別 多維陣列ndarray方便處理多維度運算，運算效率高 nparr np.array list range 10 修改值，浮點數取整數段 nparr 2...