numpy——数学运算

一、标量------矢量

复制代码
import numpy as np

a = 3.14
b = np.array([[9, 5], [2, 7]])

print(a)
print(b)

# ---------- 四则运算 ----------
print(a + b)  # np.add
print(a - b)  # np.subtract
print(a * b)  # np.multiply
print(a / b)  # np.divide

二、矢量------矢量

复制代码
import numpy as np

a = np.array([[3, 1], [4, 1]])
b = np.array([[9, 5], [2, 7]])

print(a)
print(b)

# ---------- 四则运算 ----------
print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)  # 注意: 这不是矩阵的乘法
print(a / b)

三、广播

复制代码
import numpy as np

a = np.array([3, 1])
b = np.array([[9, 5], [2, 7]])

# print(a)
# print(a.shape)
# print(b)
# print(b.shape)

# ---------- 广播 ----------
# 当矩阵维度不同时, 可以进行广播操作
print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)

四、矢量相乘

复制代码
import numpy as np

a = np.array([[9, 5], [2, 7]])
b = np.array([[3, 1, 4], [1, 5, 9]])

print(a)
print(b)

# ---------- 矩阵相乘(前列=后行) ----------
print(np.dot(a, b))

五、常见计算

复制代码
import numpy as np

t = np.random.uniform(0, 10, size=(3, 4))
print(t)

print(np.ceil(t))  # 向上取整
print(np.floor(t))  # 向下取整
print(np.rint(t))  # 四拾伍入
print(np.isnan(t))  # 判空为 NAN(Not A Number)
print(np.where(t > 5, 1, 0))  # 三元运算: 1 if t > 5 else 0   #数据预处理

六、统计函数

复制代码
import numpy as np

# 姓名  数学  语文  总分
# 小明   63   92   155
# 小红   89   76   165
# 总分   152  168


t = np.array([
    [63, 92],
    [89, 76],
])

# # ---------- 求和 ----------
# print(np.sum(t, axis=1))  # 按行求和
# print(np.sum(t, axis=0))  # 按列求和

# ---------- 平均值 ----------
print(np.mean(t, axis=1))  # 按行求平均值
print(np.average(t, axis=1))  # 按行求平均值
#
print(np.mean(t, axis=0))  # 按列求平均值
print(np.average(t, axis=0))  # 按列求平均值
#
# ---------- 最大与最小 ----------
print(np.max(t, axis=1))  # 按行求最大值
print(np.max(t, axis=0))  # 按列求最大值

print(np.min(t, axis=1))  # 按行求最小值
print(np.min(t, axis=0))  # 按列求最小值
#
# ---------- 标准差与方差 ----------
print(np.std(t, axis=1))  # 按行求标准差
print(np.var(t, axis=1))  # 按行求方差
#
# # ---------- 最值的索引 ----------
print(np.argmax(t, axis=1))  # 按行求最大值的索引
print(np.argmin(t, axis=1))  # 按行求最小值的索引
#
# ---------- 累计操作 ----------
print(np.cumsum(t, axis=1))  # 累加和: 当前元素与前一个元素的和
print(np.cumprod(t, axis=1))  # 累乘积: 当前元素与前一个元素的积

七、判断函数

复制代码
import numpy as np

t = np.array([[9,5], [2, 7]])


print(t.any())  # 至少有一个元素满足指定条件, 返回True   cyc:没空的
print(t.all())  # 所有的元素满足指定条件, 返回True

t = np.array([[3, 1], [4, 1]])
print(np.unique(t))  # 去重, 并升序返回
相关推荐
helloworldandy3 小时前
使用Pandas进行数据分析:从数据清洗到可视化
jvm·数据库·python
黎雁·泠崖4 小时前
【魔法森林冒险】5/14 Allen类(三):任务进度与状态管理
java·开发语言
2301_763472465 小时前
C++20概念(Concepts)入门指南
开发语言·c++·算法
肖永威5 小时前
macOS环境安装/卸载python实践笔记
笔记·python·macos
TechWJ5 小时前
PyPTO编程范式深度解读:让NPU开发像写Python一样简单
开发语言·python·cann·pypto
枷锁—sha5 小时前
【SRC】SQL注入WAF 绕过应对策略(二)
网络·数据库·python·sql·安全·网络安全
abluckyboy5 小时前
Java 实现求 n 的 n^n 次方的最后一位数字
java·python·算法
lly2024065 小时前
C++ 文件和流
开发语言
m0_706653236 小时前
分布式系统安全通信
开发语言·c++·算法
喵手6 小时前
Python爬虫实战:构建各地统计局数据发布板块的自动化索引爬虫(附CSV导出 + SQLite持久化存储)!
爬虫·python·爬虫实战·零基础python爬虫教学·采集数据csv导出·采集各地统计局数据发布数据·统计局数据采集