ndarray运算

1 逻辑运算

• 直接进行大于、小于的判断

2 通用判断函数

• np.all()

# 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否全及格
>>> np.all(score[0:2, :] > 60)
False

• np.any()

# 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否有大于90分的
>>> np.any(score[0:2, :] > 80)
True

3 np.where(三元运算符)

• np.where()

# 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60的置为1，否则为0
temp = score[:4, :4]
np.where(temp > 60, 1, 0)

• 复合逻辑需要结合np.logical_and和np.logical_or使用

# 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60且小于90的换为1，否则为0
np.where(np.logical_and(temp > 60, temp < 90), 1, 0)

# 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于90或小于60的换为1，否则为0
np.where(np.logical_or(temp > 90, temp < 60), 1, 0)

4 统计指标

• min(a, axis)
  Return the minimum of an array or minimum along an axis.
• max(a, axis])
  Return the maximum of an array or maximum along an axis.
• median(a, axis)
  Compute the median along the specified axis.
• mean(a, axis, dtype)
  Compute the arithmetic mean along the specified axis.
• std(a, axis, dtype)
  Compute the standard deviation along the specified axis.
• var(a, axis, dtype)
  Compute the variance along the specified axis.
• np.argmax(axis=) — 最大元素对应的下标
• np.argmin(axis=) — 最小元素对应的下标
  举例：
  注：axis 轴的取值并不一定，Numpy中不同的API轴的值都不一样，在这里，axis 0代表列, axis 1代表行去进行统计

# 接下来对于前四名学生,进行一些统计运算
# 指定列 去统计
temp = score[:4, 0:5]
print("前四名学生,各科成绩的最大分：{}".format(np.max(temp, axis=0)))
print("前四名学生,各科成绩的最小分：{}".format(np.min(temp, axis=0)))
print("前四名学生,各科成绩波动情况：{}".format(np.std(temp, axis=0)))
print("前四名学生,各科成绩的平均分：{}".format(np.mean(temp, axis=0)))

结果：

前四名学生,各科成绩的最大分：[96 97 72 98 89]
前四名学生,各科成绩的最小分：[55 57 45 76 77]
前四名学生,各科成绩波动情况：[16.25576821 14.92271758 10.40432602  8.0311892   4.32290412]
前四名学生,各科成绩的平均分：[78.5  75.75 62.5  85.   82.25]

Numpy-ndarray运算