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一.通用函数:快速的元素级数组函数
通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。我们可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量，并产生一个或多个标量）的矢量化包装器。 许多通用函数都是简单的元素级变体，如sqrt和exp: import numpy as np arr=np.arange(10) print(np.sqrt(arr)) ======================================== [0. 1. 1.41421356 1.73205081 2. 2.23606798 2.44948974 2.64575131 2.82842712 3. ] ======================================== print(np.exp(arr)) ======================================== [1.00000000e+00 2.71828183e+00 7.38905610e+00 2.00855369e+01 5.45981500e+01 1.48413159e+02 4.03428793e+02 1.09663316e+03 2.98095799e+03 8.10308393e+03] ======================================== 下表列出了常用的一元ufunc和二元ufunc 一元ufunc 函数 说明 abs、fbs 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fbs 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 log、log10、log2、log1p 分别为自然对数(底数为e)、底数为10的log、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 cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh 普通型和双曲型三角函数 arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函数 logical_not 计算各元素notx的真值。相当于-arr二元ufunc 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元素B，计算A的B次方 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。相当于中缀运算符>、>=、0,2,-2)# print(new_arr)# print(np.where(arr>0,2,arr)) #只将正值设置为2# print(np.where(arr5)])#输出：(array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64),)#二维数组x = np.arange(16).reshape(4,4)print(x)print(np.where(x>5)) #这里的坐标是前面的是一维的坐标，后面是二维的坐标 2.数学和统计方法可以通过数组上的一组数学函数对整个数组或某个轴向的数据进行统计计算。 arr=np.random.randn(5,4)print(arr)print(arr.mean())#axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数print(arr.sum())print(arr.mean(axis=1)) #axis =1 ：对各行求均值，返回 m 个元素的一维数组print(arr.mean(axis=0)) #axis = 0：对各列求均值，返回 n个元素的一维数组#其他如cumsum、cumprod之类的方法则不聚合，而是产生一个由中间结果组成的数组arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(arr1.cumsum(0)) #每列对应元素累计相加print(arr1.cumsum(1)) #每行对应元素累计相加print(arr1.cumprod(0))#每列对应元素累计相乘print(arr1.cumprod(1)) #每行对应元素累计相乘 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为0 mean 算术平均值。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) max、min 最大值和最小值 argmin、argmax 分别为最小和最大元素的索引 cumsum 所有元素的累计和 cumprod 所有元素的累计积
#排序 #跟Python内置的列表类型一样，Numpy数组也可以通过sort方法排序 arr=np.array([[1,4,2],[7,2,6]])print(arr.sort(0)) #对0轴排序，每列从小到大排序print(arr)print(arr.sort(1)) #对1轴排序，每行从小到大排序print(arr) #唯一化以及其他的集合逻辑#Numpy提供了一些针对一维ndarray的基本集合运算。最常用的可能要数np.unique了，它用于找出数组中的唯一值并返回已排序的结果names=np.array(['Kobe','Calvin','Michale','James','Calvin','Kobe','Kobe','Calvin'])print(np.unique(names))numbers=np.array([2,3,8,5,8,8,24,1,6,3])print(np.unique(numbers)) Numpy中的集合函数如下表:
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) 集合额差，即元素在x中且不在y中 cumprod 所有元素的累计积
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