Python_numpy转置、统计、轴

数组转置：

0轴是行，1轴是列，2轴是纵深
1.直接转置的方法：数组.transpose()
2.用轴进行转置:数组.swapaxes(1,0) （）中把原来两个维度进行调换

统计方法:

一维数组:

1.np.sum(a)数组项相加
2.np.cumsum(a) 从0开始元素的累计和
3.np.max(a) np.min(a)
np.argmax(a) np.argmin(a)
最大值所在的下标 最小值所在的下标
4.np.mean(a) 平均数
5.np.median(a) 中位数
6.np.average(a) 加权平均
7.np.prod(a) 乘法，从头乘到尾

二维数组:

1.np.sum(a)
2.np.prod(a)
3.np.cumsum(a) 从0开始元素的累计和,返回一个一维数组
4.np.cumprod(a) 从1开始元素的累计乘，返回一维数组
5.np.max(a) np.min(a)
np.argmax(a) np.argmin(a)
最大值所在的下标 最小值所在的下标
6.np.mean(a) 平均数
7.np.median(a) 中位数
8.np.average(a) 加权平均

numpy中轴的应用

np.sum(a,axis=0)代表数组a中axis等于0的相加

索引和拷贝

1.np.where(a>3,520,1314)#np.where()函数 类似三目表达式
2.any :检查数组中是否至少有一个是true a.any()
all:检查是否每个值都是true a.all()
3.np.unique(数组)对数组进行去重
4.np.in1d(a,b)检查一个数组中的值是否·在另一个数组中，并返回一个布尔数组
5.浅拷贝 a=b[:] b中数据的变化会影响a
深拷贝 a=b.copy() b中数据变化不会影响a