1、開方與求e指數

import numpy as np from numpy.matlib import randnprint "Test sqrt and exp" arr = np.arange(10) print np.sqrt(arr)#開方 print np.exp(arr)#求exp

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?2、條件Merge

print "test max-merge" #取x和y中對應位置較大的item組成新數組 x=randn(8) y=randn(8) print x;print y;print np.maximum(x,y) print "test condition-merge" #根據condition matrix，true時取tMat，false取fMat tMat = np.arange(10) fMat = np.arange(0,-10,-1) conMat = [True,False,True,False,True,False,True,False,True,False] result=np.where(conMat,tMat,fMat) #condition clause print result rdmMat = randn(10) result=np.where(rdmMat>0,tMat,fMat) #the three matrix should have same size print result

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3、Statistic functions

print "test statistics functions" rdmMat1 = randn(10,3) print rdmMat1.mean() #計算所有元素的均值 print np.mean(rdmMat1) print np.mean(rdmMat1, 0) #column mean print np.mean(rdmMat1, 1) #row mean print np.sum(rdmMat1) print np.sum(rdmMat1,0) #column sum print np.sum(rdmMat1,1) #row sum

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4、布爾函數

print "test bool functions" rdmMat2 = randn(10) numberOfTrue = (rdmMat2>0).sum() #true的個數 print numberOfTrue rdmMat3 = np.array([True,True,False,True]) print rdmMat3.any() #是否含有至少一個true print rdmMat3.all() #是否全為true

?5、排序函數

print "test sort" print np.sort(rdmMat2) #np.sort() doesn't change the original matrix print rdmMat2 rdmMat2.sort() #python's sort changes the matrix print rdmMat2 rdm53 = randn(5,3) print np.sort(rdm53,1) print rdm53 rdm53.sort(1) print rdm53 rdm53.sort(0) print rdm53

?6、包含操作

print "test set operation" names = np.array(['Tom','Dean','Won','Tom','Tom','Dean']) print np.unique(names)#取出唯一的項，按照字典序排列 print np.unique(names,1,1,1) #第二個參數，會給出這幾個值第一次出現的索引 #第三個參數，會給出這幾個值出現的所有索引位置 #第四個參數，給出這幾個值出現的次數

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7、測試兩個數組內各個元素元素的包含關系

print "test in1d" arrayA = np.array([3,6,9,3,3,6,6,9,9]) arrayB = np.array([3,7,9]) print np.in1d(arrayB,arrayA) print np.in1d(arrayA,arrayB)

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轉載于:https://www.cnblogs.com/rhyswang/p/8175559.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python Numpy 矩阵级基本操作(2)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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