簡單介紹 numpy中的聚合函式

• 使用numpy之前先匯入numpy
  import numpy as np

  np.sum() //求和
  np.prod() //所有元素相乘
  np.mean() //平均值
  np.std() //標準差
  np.var() //方差
  np.median() //中數
  np.power() //冪運算
  np.sqrt() //開方
  np.min() //最小值
  np.max() //最大值
  np.argmin() //最小值的下標
  np.argmax() //最大值的下標
  np.inf //無窮大
  np.exp(10) //以e為底的指數
  np.log(10) //對數

  舉例

  n_array= np.array([[1,2,30],[45,67,89]])
  n_array < 60 //返回滿足條件的布林型別矩陣
  n_array[n_array < 60] //滿足條件的值

• nan
  當你的陣列中有nan(not a number)型別時，用上述聚合函式會出錯，這時用另一個函式，例如：
  np.nansum() //過濾掉nan型別求和

• 聚合函式還可以指定軸向
  舉例：
  #載入檔案：
  my_matrix=np.genfromtxt(‘score.csv’,delimiter=’,’)
  #每一列的總和
  my_matrix.sum(axis=0)
  #每一列總和中的最大值
  my_matrix.sum(axis=0).max()
  #每一行的總和中的最大值
  my_matrix.sum(axis=1).max()
  #每一行總和中最大值的下標
  my_matrix.sum(axis=1).argmax()
  #每一行的標準差
  my_matrix.std(axis=1)
  #下標為1的標準差
  my_matrix.std(axis=1)[1]