#导入第三方模块 import numpy as np #将列表转换为数组 height=[176,158,163,178,194] weight=[80,90,88,78,78] h=np.array(height) w=np.array(weight) bmi=w/(h/100)**2 bmi数组元素的返回 1）在一维数组中，列表的所有索引方法都可以使用在数组中，而且还可以使用间断索引和逻辑索引； 2）在二维数组中，位置索引必须写成[rows,cols]的形式，方括号的前半部分用于锁定二维数组的行索引，后半部分用于锁定数组的列索引； 3）如果需要获取二维数组的所有行或列元素，那么，对应的行索引或列索引需要用英文状态的冒号表示；
#一维数组 age=np.array([12,19,22,14,19,11]) age[-1] age[:3] age[[0,3,5]]#间断索引 age[age<18]#逻辑索引
arr1 = np.array([[1,3,5,7], [2,4,6,8], [11,13,15,17], [12,14,16,18], [100,101,102,103]]) arr1[3,3] arr1[3,:]数学运算符 运算符 含义 运算符 含义 + 数组对应元素的加和 - 数组对应元素的差 * 数组对应元素的乘积 / 数组对应元素的商 % 数组对应元素商的余数 // 数组对应元素商的整除数 **数组对应元素的幂指数
比较运算符
符号 函数 含义 > np.greater(arr1,arr2) 判断arr1的元素是否大于arr2的元素 >= np.greater_equal(arr1,arr2) 判断arr1的元素是否大于等于arr2的元素 < np.less(arr1,arr2) 判断arr1的元素是否小于arr2的元素 <= np.less_equal(arr1,arr2) 判断arr1的元素是否小于等于arr2的元素 == np.equal(arr1,arr2) 判断arr1的元素是否等于arr2的元素 != np.not_equal(arr1,arr2) 判断arr1的元素是否不等于arr2的元素 常用的数学函数 函数 函数说明 np.round(arr) 对各元素四舍五入 np.sqrt(arr) 计算各元素的算术平方根 np.square(arr) 计算各元素的平方值 np.exp(arr) 计算以e为底的指数 np.power(arr, α) 计算各元素的指数 np.log2(arr) 计算以2为底各元素的对数 np.log10(arr) 计算以10为底各元素的对数 np.log(arr) 计算以e为底各元素的对数 常用的统计函数 函数 函数说明 np.min(arr,axis) 按照轴的方向计算最小值 np.max(arr,axis) 按照轴的方向计算最大值 np.mean(arr,axis) 按照轴的方向计算平均值 np.median(arr,axis) 按照轴的方向计算中位数 np.sum(arr,axis) 按照轴的方向计算和 np.std(arr,axis) 按照轴的方向计算标准差 np.var(arr,axis) 按照轴的方向计算方差 注意：axis=0时，计算数组各列的统计值；axis=1时，计算数组各行的统计值显示：
计算每一列的平均 for col in range(5): np.mean(arr2[:,col])
隐示：
arr2.sum(axis=1)
np.sum(arr2,axis=1)
几个典型的随机数生成函数 import numpy as np # 随机整数 np.random.randint() # 随机均匀分布 np.random.randuniform() # 随机正态分布 np.random.normal()