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总结了12个Numpy高级函数,完美解决数据处理,拿来即用

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前言:

如今大家对“python函数高级用法”可能比较着重,咱们都想要知道一些“python函数高级用法”的相关知识。那么小编也在网摘上收集了一些关于“python函数高级用法””的相关知识,希望大家能喜欢,我们快快来了解一下吧!

作者 | 黄伟呢 责编 | 欧阳姝黎原本是不想专门讲述Numpy函数的,但是今天又有人问起。为此给大家总结了这12个Numpy高级函数,大家一定要掌握,因为它真的很好用!很好用!很好用!

在正式讲述12个函数之前,先看看大纲,辛苦整理,记得保存。

np.where(condition,x,y)

用法一:满足条件(condition),输出x,不满足输出y。用法二:筛选出满足条件(condition)的元素。例一:查找数组中大于5的值,并返回。对于小于等于5的部分,直接用5代替;

import numpy as np

x = np.array([1,3,5,7,9])

z = x > 5

z

np.where(z,x,5)

结果如下:【下面截图错误,大家自行练习】例二:查找数组中大于18岁的人,并返回它们的下标;
y = np.array([19,35,15,25,10])

y

z = y > 18

z

np.where(z)

结果如下:

np.cumsum()和np.cumprod()

np.cumsum():按照不同轴,计算元素的累加和。np.cumprod():按照不同轴,计算元素的累乘积。注意:若不设置axis,则会自动将数组拉成一条直线,然后进行累加或累乘。如果不设置axis:

x = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])

x

np.cumsum(x)

np.cumprod(x)

结果如下:axis=0表示【按列方向操作】;axis=1表示【按行方向操作】;
np.cumsum(x,axis=0)

np.cumsum(x,axis=1)

结果如下:
np.cumprod(x,axis=0)

np.cumprod(x,axis=1)

结果如下:

np.argmin()和np.argmax()

np.argmin():按照不同轴,返回最小值元素的下标。np.argmax():按照不同轴,返回最大值元素的下标。注意:若不设置axis,则会自动将数组拉成一条直线,返回最大值、最小值元素的下标。如果不设置axis:

x = np.array([[2,1,7],[6,0,3],[5,4,8]])

x

np.argmin(x)

np.argmax(x)

结果如下:axis=0表示【按列方向操作】;axis=1表示【按行方向操作】;
np.argmin(x,axis=0)

np.argmin(x,axis=1)

结果如下:
np.argmax(x,axis=0)

np.argmax(x,axis=1)

结果如下:

np.sort()

np.sort():按照不同轴,进行元素排序。默认是按照行操作,相当于axis=1。

x = np.array([[2,1,7],[6,0,3],[5,4,8]])

x

np.sort(x)

np.sort(x,axis=1)

结果如下:
np.sort(x,axis=0)

结果如下:

如图所示 (六合一)

① unique()② np.in1d()③ np.intersect1d()④ np.union1d()⑤ np.setdiff1d()⑥ np.setxor1d()

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