利用Python数据分析：Numpy基础（四）

import numpy as nparr = np.arange(15).reshape((3,5))arrarr.T # 转置返回的是源数据的视图，不仅仅有transpose方法还有一个特殊的T属性，行变成列，列变成行# np使用 dot来计算矩阵的内积arr = np.random.randn(6,3)np.dot(arr.T,arr)# 对于高维的数组transpose方法要使用到一个由轴编号组成的元祖才能对轴进行转置arr = np.arange(16).reshape((2,2,4))arrarr.transpose((1,0,2))arrarr.swapaxes(1,2) # swapaxes方法接受一对轴的编号然后进行对换arr.swapaxes(0,2)arr = np.arange(10)np.sqrt(arr)np.exp(arr) # 以 E为底数的对数#以上是一元 的通用函数 （ufunc）其也可以使用二元的ufuncx = np.random.randn(8)xy = np.random.randn(8)ynp.maximum(x,y) #两个数组每个元素进行比较，同一位置的元素取最大的，而后返回一个数组arr = np.random.randn(7) * 5arrnp.modf(arr) # 将整数部分和小数部分分离，而后返回两个数组