数据分析Numpy（2）-基础运算

#导入模块，重命名为np
import numpy as np


a = np.array([7,8,9,10]) #列表转化为一行四列数组
b = np.arange(4) #生成[0,1,2,3]数组

#一维数组上的操作
c1 = a - b #对应的元素相减
c2 = a + b #对应的元素相加
c3 = a * b #对应的元素相乘
c4 = a / b #对应的元素相除
c5 = a** 2 #a中各个元素的平方
c6 = 2*np.sin(a) #10倍的sin(a)
print(b < 3) # array([ True,  True,  True, False], dtype=bool)
print(b == 3) # array([False,  False,  False, True], dtype=bool)

#二维数组上的操作
a1 = np.array([[0,1],[1,1]]) #列表转化为2行2列数组
b1 = np.arange(4).reshape(2,2) #生成[[0,1],[2,3]]
c7= np.dot(a,b) #a,b数组以行乘列的形式[[2,4],[2,3]]
c8 = a.dot(b) #作用等价于c7

#基本方法
a2 = np.random.random((2,4)) #生成2行4列0-1之间的数组
np.sum(a2)  #求和
np.min(a2) #求最小
np.max(a2) #求最大
np.max(a2,axis = 0) #求最大,axis = 0是以列作为查找单元，axis = 1是以列作为查找单元，

a3 = np.arange(2,14).reshape((3,4)) #2-13形成3行4列的数组
np.argmax(a3) #求最大值的索引为0
np.argmin(a3) #求最小值的索引为11
np.average(a3) #求平均值
np.mean(a3) #同求平均值
np.median(a3) #求中位数
np.cumsum(a3) #从首项开始逐个累加生成数组，[2 5 9 14 20 27 35 44 54 65 77 90]
np.diff(a3) #从每一行尾项开始与前一个累减生成数组，所以是三行三列[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]
np.nonzero(a3) #分别以每个元素的行、列生成两个数组# (array([0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2]),array([0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]))
np.sort(a3) #对每一行进行从小到大的排序
np.transpose(a3) #矩阵转置
print(a3.T) #也是专转置
print(np.clip(a3,5,9)) #a3中大于等于9的位置写9，5-9之间的位置写原值，小于等于5的位置写5
# array([[ 9, 9, 9, 9]
#        [ 9, 9, 8, 7]
#        [ 6, 5, 5, 5]])