Numpy归纳整理
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说明本文主要是关于Numpy的一些总结，包括他们的一些运算公式，我整理一下方便日后查阅公式!
下面两篇文章是之前的文章，然后下面的是一些归纳
数组创建函数
函数 | 说明 |
|---|---|
array | 将输入数据(列表、元组、数组或其他序列类型)转换为ndarray。要么推断出dtype,要么显式指定dtype.默认直接复制输入数据 |
asarray | 将输入转换为ndarray,如果输入本身就是一个ndarray就不进行复制 |
arange | 类似于内置的range,但返回的是个ndarray而不是列表 |
ones、ones_ like | 根据指定的形状和dtype创建一个全1数组。 ones_ like以另一个数组为参数，并根据其形状和dtype创建个全 1数组 |
zeros、zeros_ like | 类似于ones和ones_ like, 只不过产生的是全0数组而已 |
empty、empty. like | 创建 新数组，只分配内存空间但不填充任何值 |
eye、identity | 创建一个正方的NXN单位矩阵(对角线为1，其余为0) |
通用函数
通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数,可以即看成简单 的失量化包装器
一元通用函数
函数 | 说明 |
|---|---|
abs、fabs | 计算整数、浮点数或复数的绝对值。对于非复数值，可以使用更快的fabs |
sqrt | 计算各元素的平方根。相当于arr** 0.5 |
square | 计算各元素的平方。相当于arr**2 |
exp | 计算各元素的指数e^x |
log. log10. log2、 log1p | 分别为自然对数 (底数为e)、底数为10的Iog、 底数为2的log、log(1 + x) |
sign | 计算各元素的正负号: 1 (正数)、0 (零)、-1 (负数) |
ceil | 计算各元素的Ceiling值，即大于等于该值的最小整数 |
floor | 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 |
rint | 将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype |
modf | 将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回 |
isnan | 返回一个表示“ 哪些值是NaN (这不是一个数字)”的布尔型数组 |
isfinite、isinf | 分别返回一个表示“哪些元素是有穷的(非inf, 非NaN)”或“哪些元素是无穷的”的布尔型数组 |
CO5、cosh、sin、 sinh、 tan、tanh | 普通型和双曲型三角函数 |
arccos、arccosh、 arcsin | 反三角函数 |
arcsinh、arctan、arctanhlogical_ not | 计算各元素not)x的真值。相当于-arr |
二元通用函数
函数 | 说明 |
|---|---|
add | 将数组中对应的元素相加 |
subtract | 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 |
multiply | 数组元素相乘 |
divide、floor_divide | 除法或向下圆整除法(丢弃余数) |
power | 对第一个数组中的元素A，根据第二个数组中的相应元素8:算A^B |
maximum、fmax | 元素级的最大值计算。fmax将忽略NaN |
minimum、fmin | 元素级的最小值计算。fmin将忽略NaN |
mod | 元素级的求模计算(除法的余数) |
copysign | 将第二个数组中的值的符号复制给第一个数组中的值 |
greater、greater. equal、less、less_ equal、equal、not_ equal | 执行元素级的比较运算，最终产生布尔型数组。相当于中题算符>、>=、<、 <=、==、!= |
logical_and, logical_or,logical_xor | 执行元素级的真值变辑运算。 相当于中级运算符 &，|，^ |
基本数组统计方法
方法 | 说明 |
|---|---|
sum | 对数组中全部或某轴向的元素求和。零长度的数组的sum |
mean | 算术平均数。零长度的数组的mean为NaN |
std、var | 分别为标准差和方差，自由度可调(默认为n) |
min、max | 最大值和最小值 |
argmin、argmax | 分别为最大和最小元素的索引 |
cumsum | 所有元素的累计和 |
cumprod | 所有元素的累计积 |
数组的集合运算
Numpy提供了一些针对一维数组ndarray的基本集合运算
方法 | 说明 |
|---|---|
unique(x) | 计算x中的唯一元素，并返回有序结果 |
intersect1d(x, y) | 计算x和y中的公共元素，并返回有序结果 |
union1d(x, y) | 计算x和y的并集，并返回有序结果 |
in1d(x,y) | 得到一个表示 “x的元素是否包含 于y”的布尔型数组 |
setdiff1d(x, y) | 集合的差，即元素在x中且不在y中 |
setxor1d(x, y) | 集合的对称差，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素 |
常用的numpy.linalg函数 线性代数函数
numpy.linalg中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西
函数 | 说明 |
|---|---|
diag | 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素，或将一维组转换为方阵(非对角线元素为0) |
dot | 矩阵乘法 |
trace | 有计算对角线元素的和 |
det | 计算矩阵行列式 |
eig | 计算方阵的本征值和本征向量 |
inv | 计算方阵的逆 |
pinv | 计算矩阵的Moore-Penrose伪逆 |
qr | 计算QR分解 |
svd | 计算奇异值分解(SVD) |
solve | 解线性方程组Ax=b，其中A为一一个方阵 |
lstsq | 计算Ax= b的最小二乘解 |
部分numpy.random函数
函数 | 说明 |
|---|---|
seed | 确定随机数生成器的种子 |
permutation | 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的范围 |
shuffle | 对一个序列就地随机排列 |
rand | 产生均匀分布的样本值 |
randint | 从给定的上下限范围内随机选取整数 |
randn | 产生正态分布(平均值为0，标准差为1)的样本值，类似于MATLAB接口 |
binomial | 产生二项分布的样本值 |
normal | 产生正态(高斯)分布的样本值 |
beta | 产生Beta分布的样本值 |
chisquare | 产生卡方分布的样本值 |
gamma | 产生Gamma分布的样本值 |
uniform | 产生在[0, 1)中均匀分布的样本值 |
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