Numpy-通用函数
绝对值
- abs
- fabs—>(浮点型)
print(np.abs(ar1))
print(np.fabs(ar2))
[4 3 2 1 0 1 2 3]
********************
[[1. 2. 3.]
[2. 3. 4.]]
平方根
print(np.sqrt(ar3))
[1. 1.41421356 1.73205081 2. 2.23606798]
取整
- ceil ：向上取整，往坐标正轴方向进1取整
- floor ：向下取整，往坐标负轴方向舍去取整
- rint/round ：不看符号进行四舍五入
- fix ：向0取整，往坐标轴的中点0方向取整
ar4=np.array([[-1.2,-4.6],[3.1,1.8]])
print(np.ceil(ar4))
out:
[[-1. -4.]
[ 4. 2.]]
********************
print(np.floor(ar4))
out:
[[-2. -5.]
[ 3. 1.]]
********************
print(np.rint(ar4))
out:
[[-1. -5.]
[ 3. 2.]]
********************
print(np.round(ar4))
out:
[[-1. -5.]
[ 3. 2.]]
********************
print(np.fix(ar4))
out:
[[-1. -4.]
[ 3. 1.]]
整数部分与小数部分分开
a,b=np.modf(ar4)
print(a)
print('*'*20)
print(b)
[[-0.2 -0.6]
[ 0.1 0.8]]
********************
[[-1. -4.]
[ 3. 1.]]
对应求平方，第二组为指数
c1=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
c2=np.array([2,3,3,2])
print(np.power(c1,c2))
[[ 1 8 27 16]
[ 25 216 343 64]]
对比两个数组相同位置，输出最大/最小值（maxinum、mininum）(fmax/fmin ： 将忽略nan）
c3=np.array([[1.2,4.6],[3,5.6]])
c4=np.array([[1.8,4.3],[3,5.8]])
print(np.maximum(c3,c4))
print('*'*20)
print(np.minimum(c3,c4))
[[1.8 4.6]
[3. 5.8]]
********************
[[1.2 4.3]
[3. 5.6]]
比较运算
- greater/less 大于/小于为True
- greater_equal/less_equal 大于等于/小于等于为True
- equal/not_equal 等于/不等于
print(np.greater(c3,c4))
print('*'*20)
print(np.greater_equal(c3,c4))
[[False True]
[False False]]
********************
[[False True]
[ True False]]
逻辑运算
- logical_and
- logical_or
- logical_xor 跟logical_and相反
d1=np.array([[1.2,0],[0,5.6]])
d2=np.array([[1.7,0],[3.2,5.8]])
print(np.logical_and(d1,d2))
print('*'*20)
print(np.logical_or(d1,d2))
print('*'*20)
print(np.logical_xor(d1,d2))
[[ True False]
[False True]]
********************
[[ True False]
[ True True]]
********************
[[False False]
[ True False]]
创建通用函数
- 设置普通函数
- 将普通函数转成通用函数：np.frompyfunc(A,1,1)，函数，输入数据，输出数据（输入、输出根据实际情况更改）
- 调用函数
def A(a):
result=np.zeros_like(a)
result.flat=42
return result
ufunc=np.frompyfunc(A,1,1)
f1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(ufunc(f1))
[[array(42) array(42) array(42)]
[array(42) array(42) array(42)]]
def B(a,b):
return a**b
func1=np.frompyfunc(B,2,1)
print(func1(f1,2))
[[1 4 9]
[16 25 36]]
numpy 已有的通用函数
- accumulate
- reduceat ： 需要输入一个数组以及一个索引值列表作为参数
- Outer ： 累加
- reduce ： 对矩阵元素求和.
f2=np.arange(9)
print(f2)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
print(np.add.reduce(f2))
print('*'*20)
print(np.add.accumulate(f2))
36
[ 0 1 3 6 10 15 21 28 36]
reduceat
- 第一步用到索引值列表中的0和5，对数组中索引值在0到5之间的元素进行reduce操作 得到10
- 第二步用到索引值5和2。由于2比5小，所以直接返回索引值为5的元素 得到5
- 第三步用到索引值2和7。对索引值在2到7之间的数组元素进行reduce操作 得到20
- 第四步用到索引值7。对索引值从7开始直到数组末端的元素进行reduce操作 得到15
print(np.add.reduceat(f2,[0,5,2,7]))
[10 5 20 15]
outer
- 返回一个矩阵，将第一个矩阵的第一个元素与第二个矩阵的每个元素求和返回一个矩阵
- 再将第一个矩阵的第二个元素与第二个矩阵的每个元素求和返回一个矩阵
f3=np.array([2,3,4,5])
print(np.add.outer(f2,f3))
[[ 2 3 4 5]
[ 3 4 5 6]
[ 4 5 6 7]
[ 5 6 7 8]
[ 6 7 8 9]
[ 7 8 9 10]
[ 8 9 10 11]
[ 9 10 11 12]
[10 11 12 13]]
逆矩阵
g1=np.mat('0 1 2;1 0 3;4 -3 8')
g2=np.linalg.inv(g1)
print(g1*g2)
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
解线性方程
x-2y+z=0 2y-8z=8 -4x+5y+9z=-9
h1=np.mat('1 -2 1;0 1 -8;-4 5 9')
h2=np.array([0,8,9])
h3=np.linalg.solve(h1,h2)
print(h3)
[-29. -16. -3.]
特征值、特征向量
j=np.mat('1 2 3;4 5 6;7 8 9')
j1=np.linalg.eigvals(j)
print('特征值：',j1)
out:
特征值： [ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -9.75918483e-16]
j2,j3=np.linalg.eig(j)
print('特征值:',j2)
print('*'*50)
print('特征向量:',j3)
out:
特征值: [ 1.61168440e+01 -1.11684397e+00 -9.75918483e-16]
**************************************************
特征向量: [[-0.23197069 -0.78583024 0.40824829]
[-0.52532209 -0.08675134 -0.81649658]
[-0.8186735 0.61232756 0.40824829]]
https://app.yinxiang.com/shard/s49/nl/20930457/b166b16c-9c3f-4a79-826c-c28fbc5a22ad?title=Numpy%E2%80%94%E9%80%9A%E7%94%A8%E5%87%BD%E6%95%B0
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