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]