利用Python数据分析：Numpy基础（六）

import numpy as nparr = np.random.randn(8)arrarr.sort()arrnp.sort(arr) #np的顶级方法返回的是副本arr = np.random.randn(5, 3)arrarr.sort(1) #多维数组按照指定的轴进行排序arr#这里属于就地排序直接在数组上进行操作#分位数计算：先进行排序而后取对应位置的值large_arr = np.random.randn(1000)large_arr.sort()large_arr[int(0.05*len(large_arr))] #取五分位数#唯一化names = np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','Will','Joe','Joe'])np.unique(names) # 这个数组当中唯一的结束，返回的是有序的结果ints = np.array([3,3,3,2,2,1,1,4,4])np.unique(ints)values = np.array([6,0,0,3,2,5,6])np.in1d(values,[2,3,6]) #in1d来测试一个数组，数组里面hanyou2 3 6的值的位置为T#数组文件的输入和输出arr = np.arange(10)np.save('some_array',arr) #将数组以二进制的形式保存 结尾为npynp.load('some_array.npy') # 读取np.savez('array_archive.npz',a = arr,b=arr)#多个数组保存以关键字参数的形式arch = np.load('array_archive.npz')#这时候arch对象类似于字典arch['b']# 读取出某一个数组#使用np读取文本文件arr = np.loadtxt('array_ex.txt',delimiter=',')#线性代数x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])y = np.array([[6,23,],[-1,7],[8,9]])xyx.dot(y) #相当于 np.dot(x,y)np.dot(x,np.ones(3))from  numpy.linalg import inv,qrX = np.random.randn(5,5)mat = X.T.dot(X)inv(mat)mat.dot(inv(mat))q,r = qr(mat)r