numpy.ndarray 常用属性和方法

阿里云双11来了!从本博客参与阿里云,服务器最低只要86元/年!

numpy.ndarray 常用属性

ndarray.shape: 返回数组的形状. 备注:(n,)为一维数组, (m,1)为二维数组

ndarray.ndim: 返回数组的维度

ndarray.size: 返回数组包含的数据总数

ndarray.itemsize: 返回数组储存的数据类型所占字节数

ndarray.nbytes: 返回该数组占用的储存空间的总字节数

ndarray.T: 返回该数组的转置

ndarray.real: 返回该数组中每个元素的实部

ndarray.imag: 返回该数组中每个元素的虚部

数组转换相关方法

ndarray.tolist(): 将数组转化为Python的列表数据

ndarray.tostring(): 将数组转化为Python的字符串数据

ndarray.astype(): 转换数组的数据类型

ndarray.dump(): 将该数组储存到文件

ndarray.dumps(): 将该数组转化为字符串进行储存

ndarray.fill(value): 用value填充该数组

ndarray.copy(): 返回该数组的浅复制

数组形状变换相关方法

ndarray.reshape(): 将该数组变换为新的形状

ndarray.transpose(): 返回该数组的转置数组

ndarray.swapaxes(axis1,axis2): 交换该数组的坐标轴

ndarray.flatten(): 返回该数组降维而成的一维数组

ndarray.ravel(): 返回该数组降维而成的一维数组, 效率比ndarray.flatten()更高

元素选择和操作相关函数

ndarray.take(indices,axis): 从指定坐标轴方向上, 提取索引对应的元素, 并返回

ndarray.repeat(repeats,axis): 在指定的坐标轴方向上复制

# input
a=np.arange(4).reshape(2,2)
a=a.repeat(2,axis=1)
print(a)
# ouput
[[0, 0, 1, 1],
 [2, 2, 3, 3]]

ndarray.sort(axis,): 数组在指定的坐标轴方向上排序

ndarray.argsort(axis,): 数组在指定坐标轴上排序, 返回的是元素的索引值

ndarray.partion(kth,axis,): 调整数组中元素的位置, 使第k个元素之前都小于第k个元素, 而之后的元素则都大于第k个元素. 备注: 从0到k-1之间的元素是无序的, 从k到最后一个之间的元素也是如此.同numpy.argpartition

ndarray.argpartion(kth,axis,): 返回的是函数ndarray.partion(kth,axis,)中各个元素在原来的数组中的索引. 同numpy.argpartition

ndarray.nonzero(): 返回数组中非零值得索引, 同np.nonzero(a)

ndarray.searchsorted(v,side,): 数组a为升序排列, 将v插入a中, 并且使其保持升序排列, 返回v插入后的索引

ndarray.diagonal(offset,): 返回矩阵的对角元素, 同np.diagonal(a,offset,)

计算相关函数

ndarray.max(axis,): 返回数组的最大值; 当指定坐标轴时, 返回该坐标轴方向上的最大值

ndarray.argmax(axis,): 返回数组的最大值的索引; 当指定坐标轴时, 返回该坐标轴方向上的最大值的索引

ndarray.min(axis,): 返回数组的最小值; 当指定坐标轴时, 返回该坐标轴方向上的最小值

ndarray.argmin(axis,): 返回数组的最小值的索引; 当指定坐标轴时, 返回该坐标轴方向上的最小值的索引

ndarray.ptp(axis): 返回数组的最大值和最小值的差值; 当指定坐标轴时, 返回该坐标轴方向上, 最大值和最小值的差值

ndarray.clip(min,max,): 将小于min的值替换为min, 将大于max的值替换为max, 并返回数组

ndarray.round(decimals,): 将数组按要求的精度四舍五入

ndarray.trace(offset,): 返回该数组的迹

ndarray.sum(axis,): 返回数组各元素的总和; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上各元素的总和.

ndarray.cumsum(axis,): 返回数组的累计和; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上的累计和.

ndarray.mean(axis,): 返回数组各元素的平均值; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上各元素的平均值.

ndarray.var(axis,): 返回数组各元素的方差; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上各元素的方差.

ndarray.std(axis,): 返回数组各元素的标准差; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上各元素的标准差.

ndarray.prod(axis,): 返回数组各元素的乘积; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上各元素的乘积.

ndarray.cumprod(axis,): 返回数组各元素的累计乘积; 如果指定坐标轴, 则返回坐标轴方向上各元素的累计乘积.

ndarray.all(axis,): 如果所有元素都为True, 则返回True

ndarray.any(axis,): 如果有一个元素为True, 则返回True

https://www.jianshu.com/p/f6f4cdedc646

Python量化投资网携手4326手游为资深游戏玩家推荐:《美到令人惊叹 《我的世界》大神创造搬到现实就价值连城的作品

「点点赞赏,手留余香」

    还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
欢迎您,新朋友,感谢参与互动!欢迎您 {{author}},您在本站有{{commentsCount}}条评论