numpy的函数（一）
- 一元函数
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函数
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说明
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np.sum(x)
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计算数组所有元素的和
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np.prod(x)
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计算数组所有元素的乘积
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np.diff(x)
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计算数组相邻元素之间的差
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np.abs(x) np.fabs(x)
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计算数组各元素的绝对值
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np.sqrt(x)
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计算数组各元素的平方根
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np.square(x)
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计算数组各元素的平方
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np.log(x), np.log10(x) np.log2(x)
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计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数
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np.ceil(x) np.floor(x)
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计算数组各元素的ceiling值或floor值
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np.rint(x)
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计算数组各元素的四舍五入值
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np.modf(x)
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计算数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
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np.cos(x) np.cosh(x) np.sin(x) np.sinh(x) np.tan(x) np.tanh(x)
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计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数
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arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh
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反三角函数和双曲型反三角函数
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np.exp(x)
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计算各元素的指数值
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np.sign(x)
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计算数组各元素的符号值：1(+),0,-1(-)
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np.rint(x)
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将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype
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np.isinf(x)
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判断是否是无穷
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np.logical_not()
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计算元素not x的真值，同~
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# numpy的常用一元函数
def function1():
arr = np.array([
[1, -2, 3],
[4, -5, 6]
])
# 7
print("元素总和:", np.sum(arr))
# 720
print("元素相乘:", np.prod(arr))
# [ [-3 5]
# [-9 11] ]
print("元素差:", np.diff(arr))
# [ [1 2 3]
# [4 5 6] ]
print("元素绝对值:", np.abs(arr))
# [ [1 4 9]
# [16 25 36] ]
print("元素平方:", np.square(arr))
# [ [2.71828183e+00 1.35335283e-01 2.00855369e+01]
# [5.45981500e+01 6.73794700e-03 4.03428793e+02] ]
print("e的元素次方:", np.exp(arr))
# [ [ 1 -1 1]
# [ 1 -1 1] ]
print("元素符号:", np.sign(arr))
- 二元函数
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函数
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说明
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+ - * / **
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两个数组各元素进行对应运算
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np.maximum(x, y) np.fmax() np.minimum(x, y) np.fim()
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元素级的最大值/最小值计算
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np.mod(x, y)
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取余
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np.copysign(x, y)
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将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素
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> < >= <= == !=
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算数比较，产生布尔型数组
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np.add()
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相加
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np.subtract()
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相减
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np.mutiply()
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相乘 (一一对应乘)
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np.dot()
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矩阵内积 (按公式乘)
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np.vdot()
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两个向量的点积
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np…inner()
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一维数组的向量内积
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np.divide()
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相除
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np.floor_divide()
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向下圆整除法（丢弃余数）
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np.power(arr，B)
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次方，arr内每个元素的B次方
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np.greater(), np.greater_equal(), np.less(), np.less_equal(), np.equal(), np.not_equal()
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>, >=, <, <=, =, !=
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np.logical_and()
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& 的函数表达式
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np.logical_or()
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|的函数表达式
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np.logical_xor()
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^ 的函数表达式
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np.ix_()
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生成一个索引器，用于Fancy indexing(花式索引)
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np.linalg.det()
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计算输入矩阵的行列式
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np.inalg.solve()
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计算矩阵形式的线性方程的解
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# numpy常用的二元函数
def function2():
arr1 = np.array([
[1, 5],
[3, 7]
])
arr2 = np.array([
[2, 4],
[6, 8]
])
# [[ 3 9]
# [ 9 15]]
print("元素相加:", arr1+arr2)
# [[ 2 20]
# [18 56]]
print("元素相乘:", arr1*arr2)
# [[ 1 25]
# [ 9 49]]
print("元素自乘:", arr1**2)
# [[2 5]
# [6 8]]
print("最大元素:", np.maximum(arr1, arr2))
# [[ 2 20]
# [18 56]]
print("元素相乘:", np.multiply(arr1, arr2))
# [[32 44]
# [48 68]]
print("矩阵乘法:", np.dot(arr1, arr2))
- 聚合函数
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函数
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说明 |
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np.sum(arr1)
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计算元素的和
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np.prod(arr1)
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计算元素的积
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np.mean(arr1)
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计算元素平均值
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np.std(arr1)
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计算元素的标准差
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np.var(arr1)
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计算元素的方差
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np.min(arr1)
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获得元素的最小值
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np.max(arr1)
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获得数组中元素的最大值
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np.argmin(arr1)
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获得数组中最小值的索引
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np.argmax(arr1)
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获得最大值的索引
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np.median(arr1)
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获得元素的中位数
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np.minimum(arr1, arr2)
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获得多个数组中元素最小值
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np.maximun(arr1, arr2)
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获得多个数组中元素最大值
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np.cumsum()
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元素的逐渐累计和数组
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np.cumprod()
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元素的逐渐累计积数组
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# numpy常用的聚合函数
def function3():
arr = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
# 3.5
print("平均值:", np.mean(arr))
# 1
print("最小值:", np.min(arr))
# 2.9166666666666665
print("方差:", np.var(arr))
# 所有元素最大值的索引，从0开始，如 2行3列的元素，索引为 0~5
# 5
print("最大值索引:", np.argmax(arr))
# 3.5
print("中位数:", np.median(arr))
# [ 1 3 6 10 15 21]
print("逐渐累计和:", np.cumsum(arr))
# [ 1 2 6 24 120 720]
print("逐渐累计积:", np.cumprod(arr))
