[Python] Numpy学习笔记（二）

来源：互联网发布：excel会计记账软件编辑：程序博客网时间：2024/06/06 19:30

Part2
1.

np.meshgrid(array1,array2)              产生两个矩阵，对应两个数组中所有(x,y)对e.g.[IN]a=np.arange(-5,5,0.1)[IN]x,y=np.meshgrid(a,a)[OUT]x=array([[a[0],a[1],a[2],…,a[n-3],a[n-2],a[n-1],       [a[0],a[1],a[2],…,a[n-3],a[n-2],a[n-1],       [a[0],a[1],a[2],…,a[n-3],a[n-2],a[n-1],       ...,       [a[0],a[1],a[2],…,a[n-3],a[n-2],a[n-1],       [a[0],a[1],a[2],…,a[n-3],a[n-2],a[n-1],       [a[0],a[1],a[2],…,a[n-3],a[n-2],a[n-1]])[OUT]y=array([[b[0],b[0],b[0], ...,b[0],b[0],b[0],       [b[1],b[1],b[1], ...,b[1],b[1],b[1],       [b[2],b[2],b[2], ...,b[2],b[2],b[2],       ...,       [b[n-3],b[n-3],b[n-3], ...,b[n-3],b[n-3],b[n-3],       [b[n-2],b[0]n-2b[0], n-2..,b[0],b[0n-2,b[n-2],       [b[n-1],b[n-1],b[n-1], ...,b[n-1],b[n-1],b[n-1]]) [IN] Z=plt.imshow(z) ;plt.colorbar()

这里写图片描述

2.Out=Np.where(bool_array, array1, array2)  out[i]=array1[i] if bool_array[i] else array2[i]                                            Array1和array2也可以是标量值3.  array.sum()/mean()                      计算矩阵的和/均值，结果是一个数    array.sum(axis=1)/mean(axis=1)          计算该轴向上的和/均值，结果是低1维数组    array.std()/var()                       计算标准差和方差，可以指定轴    array.min()/max()    array.argmin()/argmax()                 计算最小值和最大值的索引    array.cumsum()/cumprod                  计算该轴从0至当前值的和/积    array.any()/all()                       检查是否 至少有一个/全部都是 True    array.sort()                4.  numpy.unique(array)                     找出数组中的唯一值，返回一维数组    numpy.intersect1d(x,y)                  计算x and y的公共元素    numpy.union1d(x,y)                      计算x和y的并集    numpy.in1d(x,y)                         得到x是否包含于y的布尔数组    numpy.setdiff1d(x,y)                    得到在x中而不在y中的集合    numpy.setxor1d(x,y)                     得到只存在x,y中而不同属于x,y的集合

线性代数 from numpy.linalg import inv , qr

    inv(matrix)                             求逆    diag(array/matrix)                      将array转换为对角方阵，或者将matrix对角元素抽出来    trace(matrix)                           求迹    det(matrix)                             求行列式    eig(matrix)                             求方阵的本征值和本征向量    svd(matrix)                             SVD分解    solve(matrix,array)                     解matrix * x= array 的解

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