Numpy知识点总结-函数速查（三）

Numpy知识点总结-函数速查（三）

索引

【1.三角函数】	【2.around() 四舍五入】	【3.取整函数】	【4.角度-弧度转化函数】
【5.四则运算】	【6.reciprocal()求倒数】	【7.power()求幂】	【8.mod()求余】
【9.最值】	【10.中位数】	【11.平均值】	【12.标准差与方差】
【13.sort()排序】	【14.argsort()返回升序索引】	【15.nonzero()返回非零索引】	【16.where()返回特定条件元素索引】

1.三角函数

参数说明：
NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。
arcsin，arccos，和 arctan 函数返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数。

a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度  
print (np.sin(a*np.pi/180))
print ('\n')
print ('数组中角度的余弦值：')
print (np.cos(a*np.pi/180))
print ('\n')
print ('数组中角度的正切值：')
print (np.tan(a*np.pi/180))
# 输出
不同角度的正弦值：
[0.         0.5        0.70710678 0.8660254  1.        ]


数组中角度的余弦值：
[1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01
 6.12323400e-17]


数组中角度的正切值：
[0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00
 1.63312394e+16]

a = np.array([0,30,45,60,90])  
print ('含有正弦值的数组：')
sin = np.sin(a*np.pi/180)  
print (sin)
print ('\n')
print ('计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位：')
inv = np.arcsin(sin)  
print (inv)
print ('\n')
print ('通过转化为角度制来检查结果：')
print (np.degrees(inv))
print ('\n')
print ('arccos 和 arctan 函数行为类似：')
cos = np.cos(a*np.pi/180)  
print (cos)
print ('\n')
print ('反余弦：')
inv = np.arccos(cos)  
print (inv)
print ('\n')
print ('角度制单位：')
print (np.degrees(inv))
print ('\n')
print ('tan 函数：')
tan = np.tan(a*np.pi/180)  
print (tan)
print ('\n')
print ('反正切：')
inv = np.arctan(tan)  
print (inv)
print ('\n')
print ('角度制单位：')
print (np.degrees(inv))

# 输出
含有正弦值的数组：
[0.         0.5        0.70710678 0.8660254  1.        ]


计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位：
[0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]


通过转化为角度制来检查结果：
[ 0. 30. 45. 60. 90.]


arccos 和 arctan 函数行为类似：
[1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01
 6.12323400e-17]


反余弦：
[0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]


角度制单位：
[ 0. 30. 45. 60. 90.]


tan 函数：
[0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00
 1.63312394e+16]


反正切：
[0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]


角度制单位：
[ 0. 30. 45. 60. 90.]

2.around() 四舍五入numpy.around(a,decimals)

参数说明：
a: 数组
decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置

a = np.array([1.0,5.55,  123,  0.567,  25.532])  
print  ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('舍入后：')
print (np.around(a))
print (np.around(a, decimals =  1))
print (np.around(a, decimals =  -1))

#输出
原数组：
[  1.      5.55  123.      0.567  25.532]


舍入后：
[  1.   6. 123.   1.  26.]
[  1.    5.6 123.    0.6  25.5]
[  0.  10. 120.   0.  30.]

3.取整函数numpy.floor()、numpy.ceil()

参数说明：
numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数，即向下取整。
numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。

a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])
print ('提供的数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组：')
print (np.floor(a))
print ('修改后的数组：')
print (np.ceil(a))

# 输出
提供的数组：
[-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]

修改后的数组：
[-2.  1. -1.  0. 10.]

修改后的数组：
[-1.  2. -0.  1. 10.]

4.角度-弧度转化函数numpy.degrees()

参数说明：
numpy.degrees() 函数将弧度转换为角度

5.四则运算add()，subtract()，multiply() 和 divide()

参数说明：
需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。

a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)  
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('第二个数组：')
b = np.array([10,10,10])  
print (b)
print ('\n')
print ('两个数组相加：')
print (np.add(a,b))
print ('\n')
print ('两个数组相减：')
print (np.subtract(a,b))
print ('\n')
print ('两个数组相乘：')
print (np.multiply(a,b))
print ('\n')
print ('两个数组相除：')
print (np.divide(a,b))

# 输出
第一个数组：
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]


第二个数组：
[10 10 10]


两个数组相加：
[[10. 11. 12.]
 [13. 14. 15.]
 [16. 17. 18.]]


两个数组相减：
[[-10.  -9.  -8.]
 [ -7.  -6.  -5.]
 [ -4.  -3.  -2.]]


两个数组相乘：
[[ 0. 10. 20.]
 [30. 40. 50.]
 [60. 70. 80.]]


两个数组相除：
[[0.  0.1 0.2]
 [0.3 0.4 0.5]
 [0.6 0.7 0.8]]

6.numpy.reciprocal()求倒数

a = np.array([0.25,  1.33,  1,  100])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 reciprocal 函数：')
print (np.reciprocal(a))

# 输出
我们的数组是：
[  0.25   1.33   1.   100.  ]


调用 reciprocal 函数：
[4.        0.7518797 1.        0.01     ]

7.power()求幂

a = np.array([10,100,1000])  
print ('我们的数组是；')
print (a)
print ('\n') 
print ('调用 power 函数：')
print (np.power(a,2))
print ('\n')
print ('第二个数组：')
b = np.array([1,2,3])  
print (b)
print ('\n')
print ('再次调用 power 函数：')
print (np.power(a,b))

# 输出
我们的数组是；
[  10  100 1000]


调用 power 函数：
[    100   10000 1000000]


第二个数组：
[1 2 3]


再次调用 power 函数：
[        10      10000 1000000000]

8.mod()求余

a = np.array([10,20,30]) 
b = np.array([3,5,7])  
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')
print ('调用 mod() 函数：')
print (np.mod(a,b))
print ('\n')
print ('调用 remainder() 函数：')
print (np.remainder(a,b))

# 输出
第一个数组：
[10 20 30]


第二个数组：
[3 5 7]


调用 mod() 函数：
[1 0 2]


调用 remainder() 函数：
[1 0 2]

9.最值numpy.amin() 、numpy.amax()、numpy.ptp()

参数说明：
numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。
numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。
numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。

a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 amin() 函数：')
print (np.amin(a,1))
print ('\n')
print ('再次调用 amin() 函数：')
print (np.amin(a,0))
print ('\n')
print ('调用 amax() 函数：')
print (np.amax(a))
print ('\n')
print ('再次调用 amax() 函数：')
print (np.amax(a, axis =  0))

# 输出
我们的数组是：
[[3 7 5]
 [8 4 3]
 [2 4 9]]

调用 amin() 函数：
[3 3 2]

再次调用 amin() 函数：
[2 4 3]

调用 amax() 函数：
9

再次调用 amax() 函数：
[8 7 9]

a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 ptp() 函数：')
print (np.ptp(a))
print ('\n')
print ('沿轴 1 调用 ptp() 函数：')
print (np.ptp(a, axis =  1))
print ('\n')
print ('沿轴 0 调用 ptp() 函数：')
print (np.ptp(a, axis =  0))

# 输出
我们的数组是：
[[3 7 5]
 [8 4 3]
 [2 4 9]]

调用 ptp() 函数：
7

沿轴 1 调用 ptp() 函数：
[4 5 7]

沿轴 0 调用 ptp() 函数：
[6 3 6]

10.中位数numpy.median()

参数说明：
numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）

a = np.array([[30,65,70],[80,95,10],[50,90,60]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 median() 函数：')
print (np.median(a))
print ('\n')
print ('沿轴 0 调用 median() 函数：')
print (np.median(a, axis =  0))
print ('\n')
print ('沿轴 1 调用 median() 函数：')
print (np.median(a, axis =  1))

# 输出
我们的数组是：
[[30 65 70]
 [80 95 10]
 [50 90 60]]

调用 median() 函数：
65.0

沿轴 0 调用 median() 函数：
[50. 90. 60.]

沿轴 1 调用 median() 函数：
[65. 80. 60.]

11.平均数numpy.mean()、numpy.average()

参数说明：
numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。 如果提供了轴，则沿其计算。算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。
numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。
该函数可以接受一个轴参数。 如果没有指定轴，则数组会被展开。
加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。
考虑数组[1,2,3,4]和相应的权重[4,3,2,1]，通过将相应元素的乘积相加，并将和除以权重的和，来计算加权平均值。

a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 mean() 函数：')
print (np.mean(a))
print ('\n')
print ('沿轴 0 调用 mean() 函数：')
print (np.mean(a, axis =  0))
print ('\n')
print ('沿轴 1 调用 mean() 函数：')
print (np.mean(a, axis =  1))

# 输出
我们的数组是：
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [4 5 6]]

调用 mean() 函数：
3.6666666666666665

沿轴 0 调用 mean() 函数：
[2.66666667 3.66666667 4.66666667]

沿轴 1 调用 mean() 函数：
[2. 4. 5.]

12.标准差与方差std=sqrt(mean((x - x.mean())* * 2))、var=mean((x - x.mean()) * * 2)

参数说明：
标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。标准差是方差的算术平方根。
标准差公式：std = sqrt(mean((x - x.mean()) * *2))
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，即 mean((x - x.mean()) * * 2)。

print (np.std([1,2,3,4])) # 1.1180339887498949
print (np.var([1,2,3,4])) # 1.25

13.sort()排序numpy.sort(a, axis, kind, order)

参数说明：
a: 要排序的数组
axis: 沿着它排序数组的轴，如果没有数组会被展开，沿着最后的轴排序， axis=0 按列排序，axis=1 按行排序
kind: 默认为’quicksort’（快速排序）,还有：‘mergesort’（归并排序) ‘heapsort’（堆排序）
order: 如果数组包含字段，则是要排序的字段

a = np.array([[3,7],[9,1]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 sort() 函数：')
print (np.sort(a))
print ('\n')
print ('按列排序：')
print (np.sort(a, axis =  0))
print ('\n')
# 在 sort 函数中排序字段 
dt = np.dtype([('name',  'S10'),('age',  int)]) 
a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi",  17),  ("amar",27)], dtype = dt)  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('按 name 排序：')
print (np.sort(a, order =  'name'))

# 输出
我们的数组是：
[[3 7]
 [9 1]]


调用 sort() 函数：
[[3 7]
 [1 9]]


按列排序：
[[3 1]
 [9 7]]


我们的数组是：
[(b'raju', 21) (b'anil', 25) (b'ravi', 17) (b'amar', 27)]


按 name 排序：
[(b'amar', 27) (b'anil', 25) (b'raju', 21) (b'ravi', 17)]

14.argsort()返回升序索引

参数说明：
numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值

x = np.array([3,  1,  2])  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('\n')
print ('对 x 调用 argsort() 函数：')
y = np.argsort(x)  
print (y)
print ('\n')
print ('以排序后的顺序重构原数组：')
print (x[y])
print ('\n')
print ('使用循环重构原数组：')
for i in y:  
    print (x[i], end=" ")

# 输出
我们的数组是：
[3 1 2]


对 x 调用 argsort() 函数：
[1 2 0]


以排序后的顺序重构原数组：
[1 2 3]


使用循环重构原数组

1 2 3

15.nonzero()返回非零索引

参数说明：
numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。

a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 nonzero() 函数：')
print (np.nonzero (a))

# 输出
我们的数组是：
[[30 40  0]
 [ 0 20 10]
 [50  0 60]]

调用 nonzero() 函数：
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))

16.where()返回特定条件元素索引

参数说明：
numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

x = np.arange(9.).reshape(3,  3)  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ( '大于 3 的元素的索引：')
y = np.where(x >  3)  
print (y)
print ('使用这些索引来获取满足条件的元素：')
print (x[y])

# 输出
x = np.arange(9.).reshape(3,  3)  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ( '大于 3 的元素的索引：')
y = np.where(x >  3)  
print (y)
print ('使用这些索引来获取满足条件的元素：')
print (x[y])

# 输出
我们的数组是：
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]
大于 3 的元素的索引：
(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))
使用这些索引来获取满足条件的元素：
[4. 5. 6. 7. 8.]