Numpy終極總結-二維運算

最近準備把學過的numpy好好整理一下語法,這是第二集.
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numpy第一集總結

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列表變換

a=np.array([[1,1],[0,1]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))
print(a)
print(b)
>>>[[1 1]
>>>[0 1]]
>>>[[0 1]
>>>[2 3]]

乘法運算-矩陣的兩種乘法

• 一個是原位相乘
• 一個是對應行×列求和

a=[[1 1]
   [0 1]]
	 
b=[[0 1]
   [2 3]]
	 
c=a*b
d=np.dot(a,b)
print(c)
>>>[[0 1]
    [0 3]]
		
print(d)
>>>[[2 4]
    [2 3]]

d2= a.dot(b) #a dot b的第二種形式
print(d2)
>>>[[2 4]
	  [2 3]]

求矩陣中最大最小值

print(np.sum(a))   # 4.4043622002745959
print(np.min(a) )  # 0.23651223533671784
print(np.max(a) )  # 0.90438450240606416

換方向求大小or求矩陣和

如果你需要對行或者列進行查找運算，就需要在上述代碼中爲 axis 進行賦值。
當axis的值爲0的時候，將會以列作爲查找單元， 當axis的值爲1的時候，將會以行作爲查找單元。
這塊挺亂哈

print("a =",a)

print("sum =",np.sum(a,axis=1)) #按行求和
print('sum =',np.sum(a))        #所有元素和
print("min =",np.min(a,axis=0)) #按列求最小
print("max =",np.max(a,axis=1)) #按行求最大

定位最大最小位置

argmin() 和 argmax() 兩個函數分別對應着求矩陣中最小元素和最大元素的索引。相應的，在矩陣的12個元素中，最小值即2，對應索引0，最大值爲13，對應索引爲11。

A = np.arange(2,14).reshape((3,4)) 
B = np.array([[2,3,4],[1,1,1],[8,9,55]])
print(A)

print('')
         
print(np.argmin(A))    # 0  個位置
print(np.argmax(A))    # 11 個位置
>>>[[ 2  3  4  5]
>>> [ 6  7  8  9]
>>> [10 11 12 13]]

>>>0
>>>11

均值求法

如果需要計算統計中的均值，可以利用下面的方式，將整個矩陣的均值求出來：

A = np.arange(3,15).reshape((3,4)) 
print(np.mean(A))        # 8.5
print(np.average(A))     # 8.5
print(A.mean())          # 8.5
>>>8.5