Cris 的 Python 数据分析笔记 03：NumPy 矩阵运算和常用函数（重点）

03. 矩阵运算和常用函数（重点）

1. numpy 矩阵判断和计算

1.1 与运算

import numpy as np

# numpy 中对 ndarray 数据类型的与运算，对矩阵中的每一个元素都执行两次判断
data = np.array([1,2,3,4,5])
result = (data == 1) & (data == 3)
print(result)

[False False False False False]

1.2 或运算

# 矩阵的或运算，对矩阵中的每一个元素都执行判断，只要满足其中一个条件就返回True
data = np.array([1,2,3,4,5])
result = (data == 1)| (data == 3)
print(result)

[ True False  True False False]

1.3 或运算作为矩阵索引赋值

'''
    可以将或运算判断后的结果作为索引重新为矩阵赋值，对应位置的判断结果为True，则赋值；否则保持原元素
'''
data = np.array([1,2,3,4,2])
index = (data == 1) | (data == 2)
data[index] = 10
print(data)

[10 10  3  4 10]

1.4 或运算为二维矩阵赋值

'''
    先判断所有行的第二列是否包含 2 ，返回 bool 数据类型的列表，然后将这个列表作为二维矩阵的行参数，为
    列表中所有为 True 的行的第三列赋值为 111
'''
matrix = np.array([[1,2,3],[1,4,2],[2,1,5]])
index = matrix[:,1] == 2
print(index)
matrix[index,2] = 111
print(matrix)

[ True False False]
[[  1   2 111]
 [  1   4   2]
 [  2   1   5]]

1.5 astype 改变元素数据类型