Python中的Numpy(3.聚合操作)
阿新 • • 發佈:2018-11-12
1.ndarray的常用的聚合操作
# 1.最大值/最小值 :np.max / np.min n1 = np.random.randint(0,100,20) print(n1) # 打印出n1中的最大值和最小值 n1_max = n1.max() n1_min = n1.min() print("最大值為:",n1_max,"最小值為:",n1_min) '''# max()和min()裡面可以指定axis,即可以指定軸''' n2 = np.random.randint(0,150,size=(4,4,4)) print(n2) print(n2.max(axis=0)) # 預設情況下,axis=0 ''' # 多維陣列 即x相對應的三維 (a,b,c) -> (axis=0,axis=1,axis=2) # axis=0,代表多維陣列的每個一維陣列的相對應的數裡面最大的一個 # axis=1,代表多維陣列的每個二維陣列的每個一維數組裡面最大的數(按列) # axis=2,代表多維陣列的每個二維陣列的每個一維數組裡面最大的數(按行) ''' # 2.求和 # sum(),axis同理 n1_sum = n1.sum() print("和為:",n1_sum) #對n1的所有的數求和 # 3.求平均值 mean(),axis同理 n3 = np.random.randint(0,150,size=(4,4,4)) n3_mean = n3.mean() print("平均值為:",n3_mean) #對n3的所有的數求平均數 # 3.取出符合條件的索引 np.argwhere() '''按照條件取出索引''' n4 = np.random.randint(0,200,10) print(n4) '''取出n4的值大於100的索引''' n4_index = np.argwhere(n4>100) print("n4中符合條件的索引:",n4_index) '''根據取出來的索引來取出具體符合要求的值''' n5 = n4[n4_index] print("n4中符合條件的具體的值:",n5)
以後會持續新增