numpy的常用方法2-5 

1 vetor = np.array([5,10,15,20])
2 vetor == 10
3 #结果
4 array([False,  True, False, False])#凡是和10相等的为True反之亦然
 1 #将等于10返回值重新放入vetor中
 2 vetor = np.array([5,10,15,20])   #定义一个向量
 3 equal = (vetor ==10)                 #判断向量里面的元素是不是等于10
 4 vetor[equal]                               #将返回的布尔值重新放入vetor中
 5 #结果
 6 array([10])                                  #vetor中放入了False和True两种数值，但是只是返回了 元素为True的
 7 
 8 #测试 上述结果
 9 vetor[True,True,True,True]
10 array([[ 5, 10, 15, 20]])               #很显然只有当元素为True时才会显示结果                            
 1 #这里还有一以逻辑问题 ，两者中其中一个成立就可以
 2 vetor = np.array([5,10,15,20])
 3 equal = (vetor==10)|(vetor==5)
 4 equal
 5 
 6 #结果
 7 array([ True,  True, False, False])
 8 
 9 vetor[equal]
10 
11 #结果
12 array([ 5, 10])
13 
14 #这里还有一以逻辑问题 ，两者中都成立才可以
15 vetor = np.array([5,10,15,20])
16 equal = (vetor==10)&(vetor==5)
17 equal
18 
19 #结果
20 array([False, False, False, False])
21 
22 vetor[equal]
23 #结果
24 array([], dtype=int64)     #矩阵为空
 1 #numpy元素的类型转换
 2 vetor = np.array(["1","2","3"])
 3 print(vetor.dtype)
 4 print(vetor)
 5 vetor = vetor.astype(float) #astype类型转换函数 类型名称
 6 print (vetor.dtype)
 7 print (vetor)
 8 
 9 #结果
10 <U1
11 ['1' '2' '3']
12 float64
13 [1. 2. 3.]
#numpy最大值最小值
other =  np.array([2,4,6,8])
print(other.max())
print(other.min())

#结果
8
2


#指定行列里最大值
other = np.array([[1,2,3],
　　　　　　　　　　　[4,5,6],
　　　　　　　　　　　[7,8,9]])
other.max(axis=1) #各个行里面的最大值
other.max(axis=0)  #各个列里面的最大值

#结果
array([3, 6, 9])
array([7, 8, 9])

#sum函数累加和
other.sum(axis=1)  #按照行累加
#结果
array([ 6, 15, 24])

other.sum(axis=0)#按照列累加

#结果
array([12, 15, 18])

 





 







            

            
posted @ 
2018-04-11 16:06 
移动的城市 
阅读(200) 
评论(0) 
 
收藏 
举报