¿Cuáles son las funciones comunes en numpy basado en Python?
Numpy es una biblioteca de informática científica en Python que proporciona operaciones matriciales. Se usa comúnmente con Scipy y matplotlib. De hecho, list ya proporciona una representación similar a una matriz, pero numpy nos proporciona más funciones.
Funciones públicas de matriz
1.where() devuelve condicionalmente el valor de índice de la matriz.
2.take(a, index) obtiene el valor de la matriz A según el índice.
3.linspace(a, b, N) devuelve una matriz distribuida uniformemente dentro del rango de (a, b), con N elementos.
4.a.fill() llena todos los elementos de la matriz con el valor especificado.
5.diff(a) devuelve una matriz que consta de la diferencia entre elementos adyacentes de la matriz a.
6.sign(a) devuelve el signo de cada elemento de la matriz a.
7. La matriz A segmentada (A, [condlist], [funclist]) devuelve el resultado del elemento correspondiente según la condición booleana de condlist.
8.a.argmax(), a.argmin() devuelve el índice del elemento más grande y más pequeño de a.
Cambiar las dimensiones de la matriz
A.ravel(), A.Flat(): aplana la matriz A en una matriz unidimensional.
A.shape=(m, n), a . shape(m, n): convierte la matriz a en una matriz m*n-dimensional.
Transponer matriz a
Combinación de matrices
1.h pila ((a, B)), concatenar ((a, B), eje = 1) combina las matrices A y B horizontalmente.
2.vstack ((a, B)), concatenar ((a, B), eje = 0) combina las matrices A y B en dirección vertical.
3.row_stack((a,B)) combina las matrices A y B en la dirección de la fila.
4.column_stack((a,B)) combina las matrices A y B en la dirección de la columna.
Segmentación de matrices
1. Dividir (a, n, eje = 0) y vsplit (a, n) dividen verticalmente la matriz A en n matrices.
2.Dividir (a, n, eje = 1), dividir (a, n) divide la matriz A en n matrices horizontalmente.
Poda y compresión de matrices
1.a.clip(m, n) establece el rango de la matriz A en (m, n) y establece los elementos de la matriz mayores que n an, los elementos menores que m se establecen en m.
2.a.compress() devuelve una matriz filtrada según las condiciones dadas.
Atributos de la matriz
1. El tipo de datos de la matriz de tipo d a.
2.a. Dimensión de forma de la matriz de formas a
3.3.a.Dimensión de la matriz ndim a
4.4.a.size Contiene en la matriz a el número total de elementos.
5.a. El número de bytes ocupados por los elementos de la matriz itemsize A en la memoria.
6.a.nbytes El espacio de memoria ocupado por toda la matriz A 7.a.astype(int) convierte el tipo de matriz A a tipo int.
Cálculo de la matriz
1.average(a, pesos=v) promedia la matriz A con peso v.
2.mean (a), max (a), min (a), middle (a), var (a), STD (a) media, valor máximo, mínimo de la matriz a, mediana, varianza y desviación estándar.
3.a.prod() El producto de todos los elementos de la matriz a.
El producto acumulativo de los elementos del conjunto a.
Cov (a, b), corr coef (a, b) covarianza y coeficiente de correlación de los arrays A y b.
6.a.diagonal() mira los elementos diagonales de la matriz A. 7.a.trace() calcula la traza de la matriz A, que es la suma de los elementos diagonales.
Estas son funciones comúnmente utilizadas en numpy. Más recomendaciones de aprendizaje de Python: Centro de enseñanza de Python Learning Network.