numpy之陣列計算

# coding=utf-8

import numpy as np
import random

#

陣列和數字計算，進行廣播計算,包括加減乘除
t8 = t8 +2
print
(t8,t8.dtype,t8.shape)
#陣列和陣列計算，只要在某一維度(行或列)一樣，就可以進行廣播計算,包括加減乘除
t9 = t5+t6
print
(t9,t9.dtype,t9.shape)
'''如果兩個陣列的後緣維度(即從末尾開始算起的維度)的軸長度相符或其中一方的維度為1，則認為他們的是廣播相容的
例如 (3,3,3)與(3,2)不可以計算，因為(3, 3,3)最後兩個3,3與3，2不相符
(3,3,2)與(3,2)可以計算，因為從最後開始，存在相符維度即(3,2)
'''t7 = np.ones((3,3))
t10 = np.random.randint(10,20,(3,3,3))
print
(t10,t10.dtype,t10.shape)
t10 = t10 +t7
print
(t10,t10.dtype,t10.shape)
t10 = t10 -t7
print
(t10,t10.dtype,t10.shape)
t10 = t10.dot(t7)
print
(t10,t10.dtype,t10.shape)
t10 = t10/t7
print
(t10,t10.dtype,t10.shape)
#四維陣列
t10 = np.random.randint(10,20,(3,3,3,4))
print
(t10,t10.dtype,t10.shape)
###########其他計算方法###################
'''獲取最大值最小值的位置
np.argmax(t,axis=0) #每一行最大值位置
np.argmin(t,axis=1) #每一列最小值的位置
建立乙個全0的陣列: np.zeros((3,4))
建立乙個全1的陣列:np.ones((3,4))
建立乙個對角線為1的正方形陣列(方陣)：np.eye(3)
''''''
rand(d0, d1, …, dn) 產生均勻分布的隨機數 dn為第n維資料的維度
randn(d0, d1, …, dn) 產生標準正態分佈隨機數 dn為第n維資料的維度
randint(low[, high, size, dtype]) 產生隨機整數 low：最小值；high：最大值；size：資料個數
uniform(low,high,(size)) 產生均勻分布的陣列，low起始值，high結束值，size形狀
normal(loc,scale,(size)) 從指定正太分布中隨機抽取樣本，分布中心為loc,標準差為scale，形狀為size
seed(s) 隨機數種子，s是給定的種子值，因為計算機生成的是偽隨機數，所以通過設定相同的隨機數種子，可以每次生成相同的隨機數
''''''
np.nan與np.nan不相等
np.count_nonzero(t)判斷t中不為0的數量
np.count_nonzero(np.isnan(t))判斷t中nan的數量
nan與任何值進行計算都為nan
求和：t.sum(axis=none)
均值：t.mean(a,axis=none) 受離群點的影響較大
中值：np.median(t,axis=none) 
最大值：t.max(axis=none) 
最小值：t.min(axis=none)
極值：np.ptp(t,axis=none) 即最大值和最小值只差 
標準差：t.std(axis=none)
協方差: cov = np.cov(data.t) #計算協方差矩陣
計算矩陣的特徵值和特徵向量： eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(data)#要求矩陣是方陣 

'''

注意點：

陣列中的屬性axis表示，以陣列的該行維度個數返回

NumPy 二 陣列的計算

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