2-3 arrary数组的数值的计算

In [2]:
import numpy as np
tang_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
tang_array
Out[2]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In [3]:
np.sum(tang_array)
Out[3]:
21
 

指定要进行的操作是沿着什么轴(维度)

In [4]:
np.sum(tang_array,axis=0)
Out[4]:
array([5, 7, 9])
In [5]:
tang_array.ndim
Out[5]:
2
In [6]:
np.sum(tang_array,axis=1)
Out[6]:
array([ 6, 15])
In [7]:
np.sum(tang_array,axis=-1)
Out[7]:
array([ 6, 15])
In [8]:
tang_array.sum()
Out[8]:
21
In [9]:
tang_array.sum(axis=1)
Out[9]:
array([ 6, 15])
 

求乘积

In [10]:
tang_array.prod()
Out[10]:
720
In [11]:
tang_array.prod(axis=0)
Out[11]:
array([ 4, 10, 18])
In [12]:
tang_array.prod(axis=1)
Out[12]:
array([  6, 120])
In [13]:
tang_array.min()
Out[13]:
1
In [14]:
tang_array.min(axis=0)
Out[14]:
array([1, 2, 3])
In [15]:
tang_array.min(axis=1)
Out[15]:
array([1, 4])
In [16]:
tang_array.max(axis=0)
Out[16]:
array([4, 5, 6])
 

索引的位置

In [17]:
tang_array.argmax(axis=0)
Out[17]:
array([1, 1, 1], dtype=int64)
In [18]:
tang_array.argmin(axis=0)
Out[18]:
array([0, 0, 0], dtype=int64)
 

算均值,标准差,方差

In [19]:
tang_array.mean(axis=0)#均值
Out[19]:
array([2.5, 3.5, 4.5])
In [20]:
tang_array.std()#标准差
Out[20]:
1.707825127659933
In [21]:
tang_array.std(axis=1)
Out[21]:
array([0.81649658, 0.81649658])
In [22]:
tang_array.var()#方差
Out[22]:
2.9166666666666665
 

限制范围

In [23]:
tang_array
Out[23]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In [24]:
tang_array.clip(2,4)
Out[24]:
array([[2, 2, 3],
       [4, 4, 4]])
In [26]:
tang_array=np.array([1.2,3.4,4,3,6,76])
In [27]:
tang_array.round()#四舍五入
Out[27]:
array([ 1.,  3.,  4.,  3.,  6., 76.])
In [28]:
tang_array.round(decimals=1)
Out[28]:
array([ 1.2,  3.4,  4. ,  3. ,  6. , 76. ])
原文地址:https://www.cnblogs.com/AI-robort/p/11636351.html