【数据分析】numpy (二)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【数据分析】numpy (二)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

numpy作为数据分析,深度学习常用的库,本篇博客我们来介绍numpy的一些进阶用法:

一,numpy的常用简单内置函数:

1.1求和:
a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
np.sum(a)
10
1.2求平均值:
np.mean(a) # 求取平均值
2.5
1.3求最小值:
np.min(a)
1
1.4求最大值:
np.max(a)
4

以下就不再一一列举,我转成表格大家可以去Python手动尝试一下。

np.std() 标准差
np.var() 方差
np.median() 中位数
np.power() 幂运算
np.sart() 开方
np.log)( 对数
np.exp() 指数
np.argsort() 将元素按照行从小到大排序,返回对应位置元素的下标

二,numpy数组运算:

一维数组
2.1加法:
 array([ 9, 18, 27, 36, 45])
a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
b = np.arange(1, 6)
print(a + b)
array([11, 22, 33, 44, 55])
2.2减法
a - b
 array([ 9, 18, 27, 36, 45])
2.3乘法:
a * b
 array([ 10, 40, 90, 160, 250])
2.4除法:
a / b
array([10., 10., 10., 10., 10.])
二维数组:
2.5加法:
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
B = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])
print(A+B)
[[6,8],
[10,12]]
2.6减法:
A-B
[[-4 -4]
 [-4 -4]]
2.7乘法:
A*B
[[ 5 12]
 [21 32]]
2.8除法:
A/B
[[0.2        0.33333333]
 [0.42857143 0.5       ]]

三,矩阵运算:

3.1矩阵乘法
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
B = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])
print(np.dot(A,B))
[[19 22]
 [43 50]]
3.2矩阵转置
print(A.T)
[[1 3]
 [2 4]]
3.3求逆矩阵
np.linalg.inv(A)
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]

四,numpy广播机制:

术语广播是指 NumPy 在算术运算期间处理不同形状的数组的能力。 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个阵列具有完全相同的形状,则这些操作被无缝执行。


a = np.array([1,2,3,4]) 
b = np.array([10,20,30,40]) 
c = a * b 
print(c)
[10   40   90   160]
 
a = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6],
             [7, 8, 9]])
b = np.array([1, 2, 3])
 # 可直接简写为a+ b, numpy自动实现广播功能,当参与运算的操作数的维度不一样时
a + b
array([[ 2, 4, 6],
   [ 5, 7, 9],
   [ 8, 10, 12]])

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