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numpy 常用函数

2024-08-28 07:06:34   221人阅读

1 　　求和函数 sum()

　　   求积函数product()

　　　加权平均数 average()

　　   var()求方差

　　    mean()求期望

　　    std()求标准差

说明：在sum（）函数中，也可以对列表元祖等与数组类似的序列求和。当数组多维度时，他计算的时所有元素的和。如果指定维度参数axis,则求和沿着指定轴进行。二位数组来说，如果axis=0，则数组沿着第第0轴求和，即对每一列求和，得到一个行矩阵。如果axis = 1则表示沿着第1轴求和，即为对每一行求和。

 

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

x = nr.randint(1,10,(2,3))
print x
print np.sum(x)
print np.sum(x,axis = 0)
print np.sum(x,axis = 1)

 

[[8 2 7]
 [3 2 4]]
26
[11  4 11]
[17  9]
(Pdb)

 

std和var分别计算样本的标准差和方差，方差有两种含义：偏方差和无偏方差，具体含义在该来论中定义的。var函数有一个参数ddof，当ddof为0时，计算样本方差，当ddof为1时，计算样本无偏方差，默认值为0.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

#生成正态分布样本
a = nr.normal(0,2.0,size = (10000,10))
# 计算有偏方差
v1 = np.var(a,axis = 1)
#计算无偏方差
v2 = np.var(a,axis = 1,ddof = 1)
print v1.mean()
print v2.mean()

 

3.60979905485
4.01088783873
(Pdb)

可以看到有偏方差的期望值比真实方差要小

2　　min()，max()最小值和最大值，同样可以指定axis参数

　　  minimum(),maximum()　　二元最小值与二元最大值

 　　 ptp()　　最大值与最小值的差值

  　　argmin()与argmax()　　最小值下标和最大值下标

  　　sort()　　数组排序

  　　argsort()　　计算数组排序的下标

  　　lexsort()　　多列排序

  　　partition()　　快速计算前k位

　　  argpatiton()　　前k位下标

  　　median()　　中位数

　　  percentile()　　百分位数

  　　searchsorted()　　二分查找

 

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
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"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

x = nr.randint(1,10,size = 10)
print x
max_pos = np.argmax(x)
min_pos = np.argmin(x)
# 输出最大值和最小值的下标
print max_pos,min_pos
print 

# 对数组排序
x = nr.randint(1,30,size = (3,4))
print x
print

# sort中默认的axis为-1,即为对着最终轴进行排序
print np.sort(x)
print

#指定对0轴排序，即为每一列排序
print np.sort(x, axis = 0)
print

# 设置axis为None,此时他将得到平坦后排序的新数组
print np.sort(x, axis = None)
print 

# 使用argsort()返回数组排序后下标
#按照0轴排序
print np.argsort(x,axis = 0)
print

#按照1轴排序
print np.argsort(x, axis = 1)

 

 下面为输出结果：

[1 9 7 1 6 9 5 7 1 4]
1 0

[[ 8  2 25 26]
 [ 5 16 25  9]
 [19 28 18 11]]

[[ 2  8 25 26]
 [ 5  9 16 25]
 [11 18 19 28]]

[[ 5  2 18  9]
 [ 8 16 25 11]
 [19 28 25 26]]

[ 2  5  8  9 11 16 18 19 25 25 26 28]

[[1 0 2 1]
 [0 1 0 2]
 [2 2 1 0]]

[[1 0 2 3]
 [0 3 1 2]
 [3 2 0 1]]
(Pdb)

 legsortd的参数是一个形状为(k,N)的数组，或者包含k个长度为N的数组序列。legsort反回排序下标，需要注意的时，她时按照数组中最后的行为排序的主键。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
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"""
import numpy as np
from numpy import random as nr

names = ["LiMing","LiuXiang","Mike","XiaoMing","KangKang"]
ages =  [23,12,34,22,14]
#ages为当前最后一行，以ages为主键
idx = np.lexsort([names,ages])
sorted_data = http://www.mamicode.com/np.array(zip(names,ages))>

 

[[‘LiMing‘ ‘23‘]
 [‘LiuXiang‘ ‘12‘]
 [‘Mike‘ ‘34‘]
 [‘XiaoMing‘ ‘22‘]
 [‘KangKang‘ ‘14‘]]

[[ 7 12 11 51 32]
 [88  9 46 93 23]
 [35 26 96 83 63]
 [94 43 17 26 11]]

[[32 11 51 12  7]
 [23 46 93  9 88]
 [63 96 83 26 35]
 [11 17 26 43 94]]
(Pdb)

 

numpy 常用函数


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