python笔记之numpy总结(代码实例)
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2022-05-01 18:37:19
python笔记之numpy总结(代码实例)
import numpy as np
#1,multiply 函数得到的结果是对应位置上面的元素进行相乘...
python笔记之numpy总结(代码实例)
import numpy as np #1,multiply 函数得到的结果是对应位置上面的元素进行相乘 x1=[1,2,3];x2=[4,5,6] np.multiply(x1,x2) --------------------------------------------------- #2,std标准方差,var方差 b=[1,3,5,6] np.var(b) np.power(np.std(b),2) ll=[[1,2,3,4,5,6],[3,4,5,6,7,8]] np.var(ll[0]) np.var(ll,0) #第二个参数为0,表示按列求方差 np.var(ll,1)#第二个参数为1,表示按行求方差 --------------------------------------------------- #3,mean b=[1,3,5,6] np.mean(b) #全部元素求平均值 np.mean(ll)#求全部元素的平均值 np.mean(ll,0),#第二个参数为0,表示求按列求平均值 np.mean(ll,1)#第二个参数为1,表示按行求平均值 --------------------------------------------------- #4,sum求和 x=[[0,1,2],[2,1,0]] b=[1,3,5,6] np.sum(b) np.sum(x) --------------------------------------------------- #5,cov()协方差 b=[1,3,5,6] np.cov(b) np.sum((np.multiply(b,b))-np.mean(b)*np.mean(b))/3 x=[[0,1,2],[2,1,0]] np.cov(x) --------------------------------------------------- #6,corrcoef 相关系数 vc=[1,2,39,0,8] vb=[1,2,38,0,8] np.corrcoef(vc,vb) np.mean(np.multiply((vc-np.mean(vc)),(vb-np.mean(vb))))/(np.std(vb)*np.std(vc)) --------------------------------------------------- #7,vdot向量的点积,对应位置相乘求和 l1=[1,2,3] l2=[4,5,6] np.vdot(l1,l2) --------------------------------------------------- #8,mat函数把列表转换成矩阵形式 l1=[1,2,3] l2=[4,5,6] ll=[l1,l2] np.vdot(l1,l2) np.mat(l1)*np.mat(l2).T np.mat(ll) --------------------------------------------------- #9 ,shape,矩阵中有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape --------------------------------------------------- #10,ones 返回要求的矩阵,指定行列的全一的矩阵 ones=np.ones((2,1)) ones --------------------------------------------------- #11,xrange 在py3 中由range代替 for i in range(3): print (i) test=[1,2,3,4] test[:] test[2:3] for i in range(2,5): print (i) #range用于循环中,参数为一个整数的话,可循环遍历小于该参数的值。两个参数,则循环遍历两个整数之间的数 #test[:]则表示获取test列表中的所有元素 #test[2:3]则表示获取第2个位置到第三个位置的元素
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