学习日记：numpy库中的函数

1.np.zeros()函数

返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组，行数与列数与括号内给定的数组相同

zeros(shape,dtype=float, order=‘C’)

shape:形状

dtype:数据类型，可选参数。默认numpy.float64

order:可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先

2.np.moveaxis()函数

moveaxis(a,source,destination)

a:输入的数组

source:轴的原始位置

destination:轴的目标位置

示例如下：

>>> x = np.zeros((3, 4, 5))
>>> np.moveaxis(x, 0, -1).shape
(4, 5, 3)
>>> np.moveaxis(x, -1, 0).shape
(5, 3, 4)

3.np.argmax()函数

取出array中元素最大值所对应的索引

此处以二维向量举例：

import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
              [9, 6, 2, 8],
              [3, 7, 9, 1]])
b=np.argmax(a,axis=0)#对二维矩阵有两个索引方向，a[0]按列方向搜索最大值
#a的第1列为1，9，3,最大值为9，索引值为1，
#a的第2列为5，6，7,最大值为7，索引值为2，
#a有4列，得到的b为1行4列，
print(b)#[1 2 2 1]
 
c=np.argmax(a,axis=1)#a[1]按行方向搜索最大值
#a的第1行为1，5，5，2,最大值为5（取第一个5在的位置），索引值为1，
#a的第2行为9，6，2，8,最大值为9，索引值为0，
#a有3行，得到的c为1行3列
print(c)#[1 0 2]

4.np.sum()函数

 可用于矩阵的求和

>>>a = np.array([1,2,3])
>>>b = np.array([1,2,3])
>>>a==b
array([ True,  True,  True])
>>>np.sum(a==b)
3#矩阵a和矩阵b相同元素的数量为3个

>>>np.sum(a)
6#将矩阵a中的元素相加结果为6