numpy函式總結
阿新 • • 發佈:2018-10-31
1.numpy.bincount:bin的數量比x中的最大值大1,每個bin給出了它的索引值在x中出現的次數。
# 我們可以看到x中最大的數為7,因此bin的數量為8,那麼它的索引值為0->7 x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]) # 索引0出現了1次,索引1出現了3次......索引5出現了0次...... np.bincount(x) #因此,輸出結果為:array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1]) # 我們可以看到x中最大的數為7,因此bin的數量為8,那麼它的索引值為0->7 x = np.array([7, 6, 2, 1, 4]) # 索引0出現了0次,索引1出現了1次......索引5出現了0次...... np.bincount(x) #輸出結果為:array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1])
http://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/51346523
2.numpy.argsort:返回的是陣列值從小到大的索引值
One dimensional array:一維陣列 >>> x = np.array([3, 1, 2]) >>> np.argsort(x) array([1, 2, 0]) Two-dimensional array:二維陣列 >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]]) >>> x array([[0, 3], [2, 2]]) >>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序 array([[0, 1], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序 array([[0, 1], [0, 1]])
http://blog.csdn.net/maoersong/article/details/21875705
3.numpy.zeros:返回來一個給定形狀和型別的用0填充的陣列;
np.zeros(5)
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
np.zeros((5,), dtype=np.int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
[ 0.]])
s = (2,2)
np.zeros(s)
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
http://blog.csdn.net/qq_26948675/article/details/54318917