函式說明
np.any()
是否有乙個元素為true
np.all()
是否所有元素為true
#numpy的常用bool函式
deffunction1():
arr = np.array([1, 0, 2, 4])
#true
(np.any(arr))
#false
print(np.all(arr))
函式說明
np.diag(array)
以一維陣列的形式返回方陣的對角線(或非對角線)元素
np.diag([x,y,…])
將一維陣列轉化為方陣陣列(非對角線元素為0)，型別還是陣列
np.dot(ndarray, ndarray)
陣列相乘
np.trace(ndarray)
計算陣列對角線元素的和
np.mat / matrix
建立矩陣
np.bmat(array)
陣列變矩陣
matrix.h（matrix為矩陣物件）
求共軛轉置，實部不變，虛部相反
matrix.i
求逆矩陣（可逆矩陣，不能是奇異矩陣）
matrix.t
求矩陣的轉置
#numpy的常用矩陣函式
deffunction2():
#新建一維陣列
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
#以一維陣列元素為對角線，其他元素為0，構建二維方陣陣列
#[[1 0 0 0]
#[0 2 0 0]
#[0 0 3 0]
#[0 0 0 4]]
arr1 =np.diag(arr)
print(type(arr1), "
方陣陣列\n
", arr1)
#陣列轉換成矩陣
#[[1 0 0 0]
#[0 2 0 0]
#[0 0 3 0]
#[0 0 0 4]]
rec1 =np.bmat(arr1)
print(type(rec1), "
方陣\n
", rec1)
#建立矩陣
#[[5, 6]
#[7, 8]]
rec = np.mat([[5, 6], [7, 8]])
#求矩陣的對角線元素和，跡 = a11 + a22 + ... + ann
#13 = 5 + 8
print("
矩陣的跡:
", np.trace(rec))
#求共軛轉置，實部不變，虛部相反
#[[5 7]
#[6 8]]
print("
共軛轉置矩陣:\n
", rec.h)
#求逆矩陣，前提是非奇異矩陣
#[[-4. 3. ]
#[ 3.5 -2.5]]
print("
逆矩陣:\n
", rec.i)
函式說明
np.sort(ndarray)
排序，返回副本，預設公升序
-np.sort(-ndarray)
降序排序，先取反排序，再結果取反
np.argsort(ndarray)
返回排序後的下標值
#numpy常用的排序函式
deffunction3():
arr = np.array([5, 3, 4, 1, 7, 9, 6, 2])
#[1 2 3 4 5 6 7 9]
print("
公升序:"
, np.sort(arr))
#[9 7 6 5 4 3 2 1]
print("
降序:", -np.sort(-arr))
#[3 7 1 2 0 6 4 5]
#如第乙個位置內容為3，這個公升序排序中元素 1 最小，而 1 元素在排序前的索引為 3
#同理第二個位置是7，這個排序中第二小的為 2，而 2 元素在原序列的索引為 7
print("
公升序索引:
", np.argsort(arr))
函式說明
unique(x)
計算x中的唯一元素，並返回有序結果
intersectd(x, y)
計算x和y中的公共元素，並返回有序結果
union1d(x, y)
計算x和y中的並集，並返回有序結果
in1d(x, y)
得到乙個表示「x的元素是否包含於y」的布林型陣列
setdiff1d(x, y)
集合的差，即元素在x中且不在y中
setxor1d(x, y)
集合的對稱差，即存在於乙個陣列中但不同時存在與兩個陣列中的元素
#numpy常用的其他函式
deffunction4():
arr1 =np.array([
[2, 1, 4, 2],
[7, 1, 6, 4]
])arr2 =np.array([
[1, 2, 3, 4],
[1, 3, 5, 8]
])#去掉陣列相同元素，並返回有序結果
#[1 2 4 6 7]
(np.unique(arr1))
#交集，即arr1與arr2都存在的共同元素
#[1 2 4]
(np.intersect1d(arr1, arr2))
#差集，arr1中存在，且arr2中不存在的元素
#[6 7]
print(np.setdiff1d(arr1, arr2))
numpy的函式講解
邊學邊記 1 numpy對矩陣的處理很強大，少用list，多使用array np.array x 將輸入資料轉化為乙個型別為type的ndarray np.asarray array 將輸入資料轉化為乙個新的ndarray np.array 與np.asarray 區別 當資料來源是ndarray時...
numpy 的通用函式
csv，comma separate values，是逗號分隔檔案的縮寫，是一種儲存資料的純文字格式，通常用於儲存電子 或資料庫軟體 特點每條記錄佔一行 以逗號為分隔符 逗號前後的空格會被忽略 參考 csv是什麼檔案格式 loadtxt函式解析csv檔案 loadtxt 檔名，分隔符，usecols...
numpy 的各種函式
在指定的間隔內返回均勻間隔的數字。返回num均勻分布的樣本，在 start,stop 這個區間的端點可以任意的被排除在外。example np.linspace 2.0,3.0,num 5 array 2.2.25,2.5 2.75,3.np.linspace 2.0,3.0,num 5,endpo...