Numpy库的一些方法学习

1.数组相关

1.创建数组

    a = np.array(1,2,3) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

2.快速创建 

a = np.arange(5) # [0 1 2 3 4]

a = np.arange(2,5,1) #创建初始值为2，终值为5，步长1的数组 [2,3,4]

a= np.linspace(2,5,4) #创建初始值为2，终值为5,元素为4的的等差数组[2,3,4,5]

a = np.empty(5)创建哥哥元素，值为随机数（速度快）

a= np.zeros(5)#创建5个值全为0的数组

a  =np.ones(1)#创建5个值全为1的数组

a = np.full(5,6)创建5个值全为6的数组

a = np.random.randint(1,3,5)#创建最小值为1最大值为3(不包含最大值)元素为5的整型数组 [1,1,2,1,2]

3.添加元素

np.append（0）,np,insert(a,0,0)

4.删除元素

np.delete(a,3)

5.修改元素

a = np.array([1,2,3,4,5])

a[0] = 8 #[8,2,3,4,5]

a[2:4] = [88,77] [8,2,88,77,5]

2.常用函数

1.where函数

x = np.where(condition,y,z)#condition,y,z都是大小相同的数组（或用于生产数组的表达式）

x = np.arnage(10)

print(np.where(x< 5, x, 9-x)) #(0,1,2,3,4,4,3,2,1,0)

2.select函数

select(condelist,choicelist,default=0)

a = np.arange(10)

print(np.select([a<3,a>6],[-1,1],0)) #[-1 -1 -1 0 0 0 0 1 1 1]

3.picewise函数是select函数的扩展不但支持按照不同条件取值，还支持按条件原型不同的函数或者lambda表达式

piecewise(x，condlist,funclist) 

a = np.arange(10)

print(np.piecewise(a,[a<3,a>6],[func1,func2]))

print(np.piecewise(a,[a<3,a>6],[lambda a: a*2 ,func2])) #[ 0 2 4 0 0 0 0 21 24 27]

4.均值mean print(a.mean())

5.方差var print(a.var())

6.标准差std print(a.std())

7.极值 最大值 max 最小值 min 最大值和最小值之差ptp

8.用argmin获取最小值的下标 用argmax获取最大值得下标

9.argsort计算每个元素排序后的下标位置