有些Python小白對numpy中的常見函數(shù)不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學(xué)計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。

數(shù)組常用函數(shù)

1.where()按條件返回數(shù)組的索引值

2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組，元素個數(shù)為N個

4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回數(shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組

6.sign(a)返回數(shù)組a的每個元素的正負(fù)符號

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對應(yīng)元素結(jié)果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a、最小元素的索引

改變數(shù)組維度

a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組

a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a

數(shù)組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合

數(shù)組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個數(shù)組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個數(shù)組

數(shù)組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m

2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組

數(shù)組屬性

1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型

2.a.shape數(shù)組a的維度

3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)

4.a.size數(shù)組a所含元素的總個數(shù)

5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)

6.a.nbytes整個數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型

數(shù)組計算

1.average(a,weights=v)對數(shù)組a以權(quán)重v進(jìn)行加權(quán)平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、值、最小值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差

3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)

6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

以上內(nèi)容為大家介紹了Python基礎(chǔ)之numpy中的常見函數(shù)有哪些，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。