numpy中ndarray的数值计算

1.导入numpy，声明一个ndarray

import numpy as np
tang_array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
tang_array

2.计算ndarray中成员的和

np.sum(tang_array)

tang_array.sum()

3.沿按指定轴求和

np.sum(tang_array,axis=0)
tang_array.ndim
np.sum(tang_array,axis=1)
np.sum(tang_array,axis=-1)
tang_array.sum(axis = 0)
tang_array.sum(axis = 1)

axis=0，是指沿着x轴相加，即求列之间的运算

axis=1，是指沿着y轴相加，即求行之间的运算

axis=-1，是指沿最后一根轴相加

4.计算ndarray中成员的积

tang_array.prod()

5.沿按指定轴求积

tang_array.prod(axis = 0)
tang_array.prod(axis = 1)

6.求最大值和最小值

tang_array.min()
tang_array.max()

7.求每一行和每一列中的最小值

tang_array.min(axis = 0)
tang_array.min(axis = 1)

8.找索引位置

tang_array.argmin()
tang_array.argmin(axis = 0)
tang_array.argmin(axis=1)
tang_array.argmax()

9.求平均值

tang_array.mean()
tang_array.mean(axis = 0)

10.求标准差

tang_array.std()
tang_array.std(axis = 1)

11.求方差

tang_array.var()

12.值的限制

tang_array

tang_array.clip(2,4)

最小值为2，最大值为4，言下之意是小于2的数，值设为2，大于4的数，值设为4

13.四舍五入

tang_array = np.array([1.2,3.56,6.41])
tang_array.round()
tang_array.round(decimals=1)

decimals=n是将精度设为小数点后的n位