numpy&pandas基础入门（3）

import numpy as np
a=np.array([[1,2,4],[6,3,1],[7,4,9]])
print(a)

np.argmin(a)   #返回a中最小值元素的索引
np.argmax(a)   #返回a中最大值元素的索引
np.mean(a)     #返回均值
np.average(a)  #返回均值
np.cumsum(a)   #返回一维数组，按照从左往右，从上到下顺序累加
np.diff(a)     #对每一行中的相邻元素求差
np.nonzero(a)  #返回非0元素的索引
np.sort(a)     #对每一行的元素进行排序

运行结果：
[[1 2 4]
[6 3 8]
[7 4 9]]
0
8
4.888888888888889
4.888888888888889
[ 1 3 7 13 16 24 31 35 44]
[[ 1 2]
[-3 5]
[-3 5]]
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) == 第一个array是行索引，第二个是列索引==
[[1 2 4]
[3 6 8]
[4 7 9]]

a=np.array([[1,2,4],[0,3,8],[7,4,9]])
print(a)

print(a.T)
print(np.transpose(a))
print(np.sort(a,axis=0))

输出结果：
[[1 2 4]
[0 3 8]
[7 4 9]]

[[1 0 7]
[2 3 4]
[4 8 9]]

[[1 0 7]
[2 3 4]
[4 8 9]]

[[0 2 4]
[1 3 8]
[7 4 9]]
其中a.T与np.transpose(a)都为对a实施转置，结果相同。np.sort(a,axis=0)中 axis=0 为对每一列的元素进行排序