import numpy as np arr=np.array([0,30,60,45,90,150,180,360]) a=np.sin(arr*np.pi/180) b=np.arcsin(0.5) c=np.degrees(a)#转化为角度 arr2=np.array([1.1,3.3,5.5,6.8]) d=np.around(arr2)#四舍五入 d=np.around(arr2,decimals=1)#保留以小数 d=np.around(arr2,decimals=-1)#对个位数清零 5.0不进位5.1进位 arr3=np.array([-1.7,1.5,-0.2,0.6,10]) np.floor(arr3)#不大于输入参数的最大整数 np.ceil(arr3)#返回大于输入数据的第一个整数
import numpy as np arr1=np.array([[11,21,2],[111,11,222],[33,44,32]]) np.amax(arr1)#极大 np.amin(arr1)#极小 np.amin(arr1,0)#每一列的最小值 np.amin(arr1,1)#每一行的最小值 np.amax(arr1,0)#每一列的最大值 np.amax(arr1,1)#每一列的最大值 np.ptp(arr1)#最大最小之差 np.ptp(arr1,0)#每一列最大最小之差 np.ptp(arr1,1)#每一行最大最小之差 np.percentile(arr1,50)#arr1数组里比50%的数大的数是什么 np.percentile(arr1,50,axis=0)#按照行来求 np.percentile(arr1,50,axis=0)#按照列来求 np.median(arr1)#中位数 np.median(arr1,axis=0)#hang中位数 np.median(arr1,axis=1)#lie中位数 np.mean(arr1)#平均值 np.mean(arr1,axis=0)#平均值 np.mean(arr1,axis=1)#平均值 arr2=np.array([6,7,8,9,10]) arr3=np.array([10,1,2,3,4]) np.average(arr2,weights=arr3)#权重 np.std([4,4,4,4])#标准差，平均程度 np.std([1,22,88,99]) np.var([4,4,4,4])#方差，标准差的平方就是方差