1.ndarray的常用的聚合操作

# 1.最大值/最小值 ：np.max / np.min
n1 = np.random.randint(0,100,20)
print(n1)
# 打印出n1中的最大值和最小值
n1_max = n1.max()
n1_min = n1.min()
print("最大值為：",n1_max,"最小值為：",n1_min)
'''# max()和min()裡面可以指定axis,即可以指定軸'''
n2 = np.random.randint(0,150,size=(4,4,4))
print(n2)
print(n2.max(axis=0))  # 預設情況下，axis=0
'''
# 多維陣列   即x相對應的三維 (a,b,c) -> (axis=0,axis=1,axis=2)
# axis=0,代表多維陣列的每個一維陣列的相對應的數裡面最大的一個
# axis=1,代表多維陣列的每個二維陣列的每個一維數組裡面最大的數（按列）
# axis=2,代表多維陣列的每個二維陣列的每個一維數組裡面最大的數（按行）
'''
# 2.求和  # sum()，axis同理
n1_sum = n1.sum()
print("和為：",n1_sum)  #對n1的所有的數求和
# 3.求平均值  mean()，axis同理
n3 = np.random.randint(0,150,size=(4,4,4))
n3_mean = n3.mean()
print("平均值為：",n3_mean) #對n3的所有的數求平均數

# 3.取出符合條件的索引 np.argwhere()
'''按照條件取出索引'''
n4 = np.random.randint(0,200,10)
print(n4)
'''取出n4的值大於100的索引'''
n4_index = np.argwhere(n4>100)
print("n4中符合條件的索引：",n4_index)
'''根據取出來的索引來取出具體符合要求的值'''
n5 = n4[n4_index]
print("n4中符合條件的具體的值：",n5)
 

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