numpy库学习

一、数组切片

1、函数，针对数组中的每个元素：

一元函数：

2、二元函数

3、将条件逻辑表述为数组运算

np.where(condition,xarr,yarr)

#实例
xarr=np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])
yarr=np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5])
cond=np.array([True,False,True,True,False])
rs=np.where(cond,xarr,yarr)
rs

#result
array([1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])

在数据分析中，常利用where函数根据一个数组生成另一个数组，如随机生成一个数组，然后将正值改为2，负值替换为-2。

#将正值替换为2，负值替换为-2
nrr=randn(4,4)
rarr=np.where(nrr>0,2,-2)
rarr

#结果
array([[ 2,  2,  2, -2],
       [ 2,  2,  2,  2],
       [ 2,  2, -2,  2],
       [ 2,  2, -2,  2]])

4、基本数组统计方法

5、数组的集合运算

6、数组文件的输入输出

1、将数组以二进制形式保存：

#将数组存入文件中，格式是.npy
narray=np.arange(10)
np.save("some_data",narray)

#取出文件
np.load("some_data.npy")

#将多个数组存储到同一个文件中
np.savez('narray',a=arr1,b=arr2)

#结果是返回一个字典类型的数组对象

2、存取文本文件

#loadtext，需要一个文件路径和数组的分隔符
array=np.loadtxt('array_ex.txt',delimiter=',')

#savetext,
np.savetxt('test.txt',array,delimiter=';')

二、线性代数

1、矩阵乘法：

1 2	#x,y是一个array x.dot(y) \|\| np.dot(x,y)

2、numpy.linalg库常用函数总结

3、随机数生成