文章作者：Tyan
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本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
import numpy as np
# Test 1
a = np.arange(2, 14).reshape(3, 4)
print a
# Test 1 result
[[ 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9]
[10 11 12 13]]
# Test 2
# 计算矩阵最小值的索引
print np.argmin(a)
# 计算矩阵最大值的索引
print np.argmax(a)
# 计算矩阵的均值
print np.mean(a)
print a.mean()
print np.average(a)
# 计算矩阵的中位数
print np.median(a)
# 计算前n项之和
print np.cumsum(a)
# 计算相邻两位的差
print np.diff(a)
# 找出非零的数, 输出的是非零数的索引，分别为行的索引和列的索引
print np.nonzero(a)
# Test 2 result
11
0
8.5
8.5
8.5
8.5
[ 14 27 39 50 60 69 77 84 90 95 99 102]
[[-1 -1 -1]
[-1 -1 -1]
[-1 -1 -1]]
(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]))
# Test 3
a = np.arange(14, 2, -1).reshape(3, 4)
print a
# 矩阵排序，按行排序
print np.sort(a)
# 矩阵的转置
print np.transpose(a)
print a.transpose()
print a.T
print a.T.dot(a)
# Test 3 result
[[14 13 12 11]
[10 9 8 7]
[ 6 5 4 3]]
[[11 12 13 14]
[ 7 8 9 10]
[ 3 4 5 6]]
[[14 10 6]
[13 9 5]
[12 8 4]
[11 7 3]]
[[14 10 6]
[13 9 5]
[12 8 4]
[11 7 3]]
[[14 10 6]
[13 9 5]
[12 8 4]
[11 7 3]]
[[332 302 272 242]
[302 275 248 221]
[272 248 224 200]
[242 221 200 179]]
# Test 4
print a
# 矩阵的处理，所有小于5的数等于5，所有大于10的数等于10
print np.clip(a, 5, 10)
# 计算矩阵指定维度的均值, 0是列, 1是行
print np.mean(a, axis = 0)
# Test 4 result
[[14 13 12 11]
[10 9 8 7]
[ 6 5 4 3]]
[[10 10 10 10]
[10 9 8 7]
[ 6 5 5 5]]
[ 10. 9. 8. 7.]
