黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdp

1. 概述

在Numpy中存在着通用函数和聚合去对数据进行处理,numpy经过向量进行对数据数组的核算,而这些向量首要依托一些通用函数,而聚合是numpy对面临很多数据时获取描绘性核算信息的办法。

1. numpy的通用函数

1、为什么用numpy的通用函数而不必Python的循环做逐一元素的核算

NumPy 供给了一个简略灵敏的接口来优化数据数组的核算,使得numpy成为python数据科学中极其重要的一部分黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdp。Numpy首要是经过向量进行操作的，而这些操作首要依托他的一些通用函数完成，接下来，咱们就去学习这些通用函数，以便当咱们进步黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdp元素重复核算的功率。

学习numpy通用函数，咱们首要举个比方：

假定咱们想要核算一个数组元素的倒数：

办法1：用循环迭代履行

办法2：用Numpy的通用函数进行核算

1.1用Python的循环句子完成

1.2 用黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdpnumpy的通用函数完成

1.3比照一下两者运转的时刻

这时候就会发现循环的时刻复杂度很高,直接用数组通用函数进行核算,速度是python代码循环进行核算的10倍左右。

2、常用通用函数

2.1数组的运算

NumPy 通用函数的运用办法十分天然，因为它用到了 Python 原生的算术运算符，规范的 加、减、母女乐乘撺组词、除都能够运用：

• 加法,直接用+号或许运用np.add()

• 除法,运用/号或许np.divide()

• 平方,运用**或许np.power()

• 乘法,运用*号或许np.multiply()

剩下的通用函数操作:

运算符

对应的通用函数

描绘

+

Np.add

加法运算(即 1 + 1 = 2)

-

Np.subtract

减法运算(即 3 - 2 = 1)

-

Np.negative

负数运算(即 -2)汁液

*

Np色日.multiply

乘法运算(即 2 * 3 = 6)

/

N陆琴华p.divide

除法运算(即 3 / 2 = 1.5)

//

Np.floor_divide

地板除法运算(floor division,即3//2 = 1)

**

Np.power

指数运算(即 2 ** 3 = 8)

%

Np.mod

模 / 余数(即 9 % 4 = 1)

2.2绝对值

正如NumPy 能了解 Python 内置的运算操作， NumP风流女性y 也能够了解 Python 内置的绝对值 函数：

Numpy的核算速度仍是快一些的。

2.3三角函数

NumPy 供给了很多好用的通用函数，其间关于数据科学家最有用的便是三角函沃趣小c数。首要界说一个视点数组：

然后进行三角函数运算

当然反三角函数也是支撑的

2.4指数和对数

Numpy中也供给了对指数和对数进行运算的办法

• 指数运算

• 以黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdpe为底的对数运算

• 以2为底的对数运算

• 以10为底的对数运算

1. 通用函数特性

1.指定输出

在gshopper进行很多运算时，有时候指定一个用于寄存运算成果的数组是十分有用的。不同于创立 暂时数组，你能够用这个特性将计烟凉忘情深算成果直接写入到你希望的存储方位黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdp。一切的通用函数 都能够经过out参数来指定核算成果的寄存方位：

这个特性也能够被用作数组视图，例如能够将核算成果写入指定数组的每隔一个元素的方位：

2.聚合

• 对通用函数调用reduce办法会回来数组中一切元素的和:

对内积调用reduce也相同会回来数组的内积

• 对通用函数调用accumulate,会回来每次核算的成果

3.外积

任何通用函数都能够用 outer 办法取得两个不同输入数组一切元素对的函数运算成果。这意味着你能够用一行代码完成一个乘法表：

三、聚合:最大值、最小值和其他值

当咱们面临很多的数据时，首要想到的便是去获取他们的一些描绘性核算信息，比方中值、中位数、均值、最大值、最小值、和、乘积等。Numpy内置的一些办法，在求取这梦魂代刷网些信息时，会十分的便当和高效。下面咱们就去介x69绍一些比较常用的：

1.数组值求和

因为Numpy的sum聂懿宸函数是在编译的过程中进行核算的，因而速度会比python的sum更快一些。

2、最大值和最小值

相同，Python也有内置的min函数和max函数,分别被用于获取给定数组的最小值和最大值：

关于 min、mf8667 max、 sum 和其他 NumPy 聚合，一种更简练的语法方式是数组目标直接调用这黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdp些办法：

3、多维度聚合

一种常用的聚合操作是沿着一行或许一列聚合。例如，有着一个二维数组，咱们想要核算他的一些聚合信息：

默许情况下，每一个Numpy聚合函数都会回来对整个数组的聚合成果：

聚合函数还有一个参数，用于指定沿着哪个轴的方向进行聚合。例如，能够经过指定 ax袁璐婷is=0 找到每一列的最小值：

找到行的最大值相似身价牌的操作葛晓威，让axis = 1 就能够完成

axis 关键字指定的是数组将会被折叠的维度，而不是即将回来的维度。因而指定黄河,Numpy中的通用函数和聚合,hdp axis=0 意味着第一个轴即将被折叠——关于二维数组，这意味着每一列的值都将被聚合。

4、其他聚合函数

Python中其他可用的聚合函数:

函数称号

NaN安全版别

描绘

np.sum

np.nansu夺嫡不如养妹m

核算元素的和

np.prod

np.nanprod

核算元素的积

np.mean

np.nanmean

核算元素的平均值

np.std

np.nanstd

核算元素的规范差

np.va极品削竹头画眉鸟图片r

np.nanvar

核算元素的方差

np.min

np.nanmin

找出最小值

np.max

np.nanmax

找出最大值

np.argmin

np.nanargmin

找出最小值的索引

np.argmax

np.nanargmax

找出最大值的索引传奇小法师

np.median

np.nanmedian

核算元素的中位数

np.percentile

np.nanpercentile

核算根据元素排序的核算值

np.any

N/A

验证任何一个元素是否为真

np.all

N/A

验证一切元素是否为真