python——numpy (二)

‘‘‘
numpy.sin(x)：三角正弦。
numpy.cos(x)：三角余弦。
numpy.tan(x)：三角正切。
numpy.arcsin(x)：三角反正弦。
numpy.arccos(x)：三角反余弦。
numpy.arctan(x)：三角反正切。
numpy.hypot(x1,x2)：直角三角形求斜边。
numpy.degrees(x)：弧度转换为度。
numpy.radians(x)：度转换为弧度。
numpy.deg2rad(x)：度转换为弧度。作用与上radians()相同
numpy.rad2deg(x)：弧度转换为度。作用与上degrees()相同
‘‘‘

‘‘‘
numpy.around(a)：平均到给定的小数位数。
numpy.round_(a)：将数组舍入到给定的小数位数。
numpy.rint(x)：修约到最接近的整数。
numpy.fix(x, y)：向 0 舍入到最接近的整数。
numpy.floor(x)：返回输入的底部(标量 x 的底部是最大的整数 i)。
numpy.ceil(x)：返回输入的上限(标量 x 的底部是最小的整数 i).
numpy.trunc(x)：返回输入的截断值。
‘‘‘

‘‘‘不常用，有需要时，自行百度其详细使用方法
numpy.prod(a, axis, dtype, keepdims)：返回指定轴上的数组元素的乘积。
numpy.sum(a, axis, dtype, keepdims)：返回指定轴上的数组元素的总和。
numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims)：返回指定轴上的数组元素的乘积, 将 NaN 视作 1。
numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims)：返回指定轴上的数组元素的总和, 将 NaN 视作 0。
numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。
numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。
numpy.nancumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。
numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。
numpy.diff(a, n, axis)：计算沿指定轴的第 n 个离散差分。
numpy.ediff1d(ary, to_end, to_begin)：数组的连续元素之间的差异。
numpy.gradient(f)：返回 N 维数组的梯度。
numpy.cross(a, b, axisa, axisb, axisc, axis)：返回两个(数组）向量的叉积。
numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。
‘‘‘

‘‘‘
numpy.exp(x)：计算输入数组中所有元素的指数。
numpy.log(x)：计算自然对数。
numpy.log10(x)：计算常用对数。
numpy.log2(x)：计算二进制对数。
‘‘‘

‘‘‘可用于数组与单个元素
numpy.add(x1, x2)：对应元素相加。
numpy.reciprocal(x)：求倒数 1/x。
numpy.negative(x)：求对应负数。
numpy.multiply(x1, x2)：求解乘法。
numpy.divide(x1, x2)：相除 x1/x2。
numpy.power(x1, x2)：类似于 x1^x2。
numpy.subtract(x1, x2)：减法。
numpy.fmod(x1, x2)：返回除法的元素余项。
numpy.mod(x1, x2)：返回余项。
numpy.modf(x1)：返回数组的小数和整数部分。
numpy.remainder(x1, x2)：返回除法余数。
‘‘‘

‘‘‘
numpy.dot(a, b)：求解两个数组的点积。
numpy.vdot(a, b)：求解两个向量的点积。
numpy.inner(a, b)：求解两个数组的内积。
numpy.outer(a, b)：求解两个向量的外积。
numpy.matmul(a, b)：求解两个数组的矩阵乘积。
numpy.tensordot(a, b)：求解张量点积。
numpy.kron(a, b)：计算 Kronecker 乘积。
‘‘‘


import numpy as np

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b = [[2, 2], [3, 3], [4, 4]]

print(np.matmul(a, b)) #求矩阵a*b积
‘‘‘
[[20 20]
 [47 47]]
‘‘‘

‘‘‘
numpy.angle(z, deg)：返回复参数的角度。
numpy.real(val)：返回数组元素的实部。
numpy.imag(val)：返回数组元素的虚部。
numpy.conj(x)：按元素方式返回共轭复数。
numpy.convolve(a, v, mode)：返回线性卷积。
numpy.sqrt(x)：平方根。
numpy.cbrt(x)：立方根。
numpy.square(x)：平方。
numpy.absolute(x)：绝对值, 可求解复数。
numpy.fabs(x)：绝对值。
numpy.sign(x)：符号函数。
numpy.maximum(x1, x2)：最大值。
numpy.minimum(x1, x2)：最小值。
numpy.nan_to_num(x)：用 0 替换 NaN。
numpy.interp(x, xp, fp, left, right, period)：线性插值。
‘‘‘

‘‘‘
numpy.linalg.cholesky(a)：Cholesky 分解。
numpy.linalg.qr(a ,mode)：计算矩阵的 QR 因式分解。
numpy.linalg.svd(a ,full_matrices,compute_uv)：奇异值分解。
numpy.linalg.eig(a)：计算正方形数组的特征值和右特征向量。
numpy.linalg.eigh(a, UPLO)：返回 Hermitian 或对称矩阵的特征值和特征向量。
numpy.linalg.eigvals(a)：计算矩阵的特征值。
numpy.linalg.eigvalsh(a, UPLO)：计算 Hermitian 或真实对称矩阵的特征值。
numpy.linalg.norm(x ,ord,axis,keepdims)：计算矩阵或向量范数。
numpy.linalg.cond(x ,p)：计算矩阵的条件数。
numpy.linalg.det(a)：计算数组的行列式。
numpy.linalg.matrix_rank(M ,tol)：使用奇异值分解方法返回秩。
numpy.linalg.slogdet(a)：计算数组的行列式的符号和自然对数。
numpy.trace(a ,offset,axis1,axis2,dtype,out)：沿数组的对角线返回总和。
numpy.linalg.solve(a, b)：求解线性矩阵方程或线性标量方程组。
numpy.linalg.tensorsolve(a, b ,axes)：为 x 解出张量方程 a x = b
numpy.linalg.lstsq(a, b ,rcond)：将最小二乘解返回到线性矩阵方程。
numpy.linalg.inv(a)：计算逆矩阵。
numpy.linalg.pinv(a ,rcond)：计算矩阵的（Moore-Penrose）伪逆。
numpy.linalg.tensorinv(a ,ind)：计算 N 维数组的逆。
‘‘‘

import numpy as np

#TODO 1 数组索引

a = np.arange(10)  # 生成一维数组 0-9
print(a)
‘‘‘[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]‘‘‘
print(a[1]) #获取索引值为 1 的数据。
‘‘‘1‘‘‘
print(a[[1, 2, 3]]) #获取索引值为 1,2,3 的数据。
‘‘‘[1 2 3]‘‘‘

a = np.arange(20).reshape(4, 5) #生成4行5列二维数组
print(a)
‘‘‘
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]‘‘‘
print(a[1,2]) #获取第二行，第三列的数据
‘‘‘7‘‘‘
#比较与列表的区别
b=a.tolist()
print(b[1][2])#获取第二行，第三列的数据
‘‘‘7‘‘‘

‘和list 切片操作是一样的,[起始索引:截至索引:步长]‘



import numpy as np

a = np.arange(10) #一维
print(a)
‘‘‘[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]‘‘‘
print(a[1:5])
‘‘‘[1 2 3 4]‘‘‘
print(a[0:-1:2])
‘‘‘[0 2 4 6 8]‘‘‘

a = np.arange(20).reshape(4, 5)#二维
print(a)
‘‘‘
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]‘‘‘
print(a[0:3, 2:4]) #（行切片，列切片）
‘‘‘
[[ 2  3]
 [ 7  8]
 [12 13]]
‘‘‘

"""
numpy.sort方法对多维数组元素进行排序。其方法为：
    numpy.sort(a, axis=-1, kind=‘quicksort‘, order=None)
    a：数组。
    axis：要排序的轴。如果为None，则在排序之前将数组铺平。默认值为 -1，沿最后一个轴排序。
    kind：{‘quicksort‘，‘mergesort‘，‘heapsort‘}，排序算法。默认值为 quicksort


numpy.lexsort(keys ,axis)：使用多个键进行间接排序。
numpy.argsort(a ,axis,kind,order)：沿给定轴执行间接排序。
numpy.msort(a)：沿第 1 个轴排序。
numpy.sort_complex(a)：针对复数排序。
"""

‘‘‘
argmax(a ,axis,out)：返回数组中指定轴的最大值的索引。
nanargmax(a ,axis)：返回数组中指定轴的最大值的索引,忽略 NaN。
argmin(a ,axis,out)：返回数组中指定轴的最小值的索引。
nanargmin(a ,axis)：返回数组中指定轴的最小值的索引,忽略 NaN。
argwhere(a)：返回数组中非 0 元素的索引,按元素分组。
nonzero(a)：返回数组中非 0 元素的索引。
flatnonzero(a)：返回数组中非 0 元素的索引,并铺平。
where(条件,x,y)：根据指定条件,从指定行、列返回元素。
searchsorted(a,v ,side,sorter)：查找要插入元素以维持顺序的索引。
extract(condition,arr)：返回满足某些条件的数组的元素。
count_nonzero(a)：计算数组中非 0 元素的数量。
‘‘‘