numpy库每个函数的用法举例(总结了12个Numpy高级函数)
numpy库每个函数的用法举例(总结了12个Numpy高级函数)x = np.array([1 3 5 7 9])import numpy as np用法一:满足条件(condition),输出x,不满足输出y。用法二:筛选出满足条件(condition)的元素。例一:查找数组中大于5的值,并返回。对于小于等于5的部分,直接用5代替;
作者 | 黄伟呢 责编 | 欧阳姝黎
原本是不想专门讲述Numpy函数的,但是今天又有人问起。为此给大家总结了这12个Numpy高级函数,大家一定要掌握,因为它真的很好用!很好用!很好用!
在正式讲述12个函数之前,先看看大纲,辛苦整理,记得保存。
np.where(condition x y)
-
用法一:满足条件(condition),输出x,不满足输出y。
-
用法二:筛选出满足条件(condition)的元素。
例一:查找数组中大于5的值,并返回。对于小于等于5的部分,直接用5代替;
import numpy as np
x = np.array([1 3 5 7 9])
z = x > 5
z
np.where(z x 5)
结果如下:【下面截图错误,大家自行练习】
例二:查找数组中大于18岁的人,并返回它们的下标;
y = np.array([19 35 15 25 10])
y
z = y > 18
z
np.where(z)
结果如下:
np.cumsum和np.cumprod-
np.cumsum:按照不同轴,计算元素的累加和。
-
np.cumprod:按照不同轴,计算元素的累乘积。
-
注意:若不设置axis,则会自动将数组拉成一条直线,然后进行累加或累乘。
如果不设置axis:
x = np.array([[1 2] [4 5] [7 8]])
x
np.cumsum(x)
np.cumprod(x)
结果如下:
axis=0表示【按列方向操作】;
axis=1表示【按行方向操作】;
np.cumsum(x axis=0)
np.cumsum(x axis=1)
结果如下:
np.cumprod(x axis=0)
np.cumprod(x axis=1)
结果如下:
np.argmin和np.argmax-
np.argmin:按照不同轴,返回最小值元素的下标。
-
np.argmax:按照不同轴,返回最大值元素的下标。
-
注意:若不设置axis,则会自动将数组拉成一条直线,返回最大值、最小值元素的下标。
如果不设置axis:
x = np.array([[2 1 7] [6 0 3] [5 4 8]])
x
np.argmin(x)
np.argmax(x)
结果如下:
axis=0表示【按列方向操作】;
axis=1表示【按行方向操作】;
np.argmin(x axis=0)
np.argmin(x axis=1)
结果如下:
np.argmax(x axis=0)
np.argmax(x axis=1)
结果如下:
np.sort-
np.sort:按照不同轴,进行元素排序。
-
默认是按照行操作,相当于axis=1。
x = np.array([[2 1 7] [6 0 3] [5 4 8]])
x
np.sort(x)
np.sort(x axis=1)
结果如下:
np.sort(x axis=0)
结果如下:
如图所示 (六合一)
① unique
② np.in1d
③ np.intersect1d
④ np.union1d
⑤ np.setdiff1d
⑥ np.setxor1d
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