Numpy学习笔记3-数组的运算

时间：2022-01-13 21:21:45
  1. 打印数组 
    print a 
    NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局： 
    最后的轴从左到右打印 
    次后的轴从顶向下打印 
    剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开 
    一维数组被打印成行，二维数组成矩阵，三维数组成矩阵列表。 
    如果一个数组用来打印太大了，NumPy自动省略中间部分而只打印角落 
    禁用NumPy的这种行为并强制打印整个数组，你可以设置printoptions参数来更改打印选项。>>> set_printoptions(threshold='nan')
  2. 基本运算 
    数组的运算是按元素依次进行，如下面的例子：
 
>>> a = array( [20,30,40,50] )
>>> b = arange( 4 )
>>> b
array([0, 1, 2, 3])
>>> c = a-b
>>> c
array([20, 29, 38, 47])
>>> b**2
array([0, 1, 4, 9])
>>> 10*sin(a)
array([ 9.12945251, -9.88031624,  7.4511316 , -2.62374854])
>>> a<35
array([True, True, False, False], dtype=bool)

不像许多矩阵语言，NumPy中的乘法运算符 * 指示按元素计算，矩阵乘法可以使用 dot 函数或创建矩阵对象实现。（dot即点乘）

 
>>> A = array( [[1,1],
... [0,1]] )
>>> B = array( [[2,0],
... [3,4]] )
>>> A*B                         # elementwise product
array([[2, 0],
 [0, 4]])
>>> dot(A,B)                    # matrix product
array([[5, 4],
 [3, 4]])

有些操作符像 += 和 *= 被用来更改已存在数组而不创建一个新的数组。

 
>>> a = ones((2,3), dtype=int)
>>> b = random.random((2,3))
>>> a *= 3
>>> a
array([[3, 3, 3],
 [3, 3, 3]])
>>> b += a
>>> b
array([[ 3.69092703, 3.8324276 , 3.0114541 ],
 [ 3.18679111, 3.3039349 , 3.37600289]])
>>> a += b                                  # b is converted to integer type
>>> a
array([[6, 6, 6],
 [6, 6, 6]])

当运算的数据类型不一致时，运算结果向高精度转换(upcast)，类似于java 
这些运算默认应用到数组好像它就是一个数字组成的列表，无关数组的形状。 
然而，指定 axis 参数你可以吧运算应用到数组指定的轴上：

 
>>> b = arange(12).reshape(3,4)
>>> b
array([[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]])
>>>
>>> b.sum(axis=0)                            # sum of each column
array([12, 15, 18, 21])
>>>
>>> b.min(axis=1)                            # min of each row
array([0, 4, 8])
>>>
>>> b.cumsum(axis=1)                         # cumulative sum along each row
array([[ 0, 1, 3, 6],
 [ 4, 9, 15, 22],
 [ 8, 17, 27, 38]])

NumPy提供常见的数学函数如 sin , cos 和 exp 。在NumPy中，这些叫作“通用函数”(ufunc)。在NumPy里这些函数作用按数组的元素运算，产生一个数组作为输出。

 
>>> B = arange(3)
>>> B
array([0, 1, 2])
>>> exp(B)
array([ 1. , 2.71828183, 7.3890561 ])
>>> sqrt(B)
array([ 0. , 1. , 1.41421356])
>>> C = array([2., -1., 4.])
>>> add(B, C)
array([ 2., 0., 6.])

更多函数all, alltrue, any, apply along axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, conjugate, corrcoef, cov, cross, cumprod, cumsum, diff, dot, floor, inner, inv, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sometrue, sort, std, sum, trace, transpose, var, vdot, vectorize, where 参见文档
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