Numpy笔记----------numpy其他常用数学操作、快速排序、文件IO操作

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1.其他常用数学操作

import numpy as np
n = np.array([1,4,8,9,16,25,64])
m = np.array([1,-4,-8,9,-16,25,-64])
x = np.array([1.2334,4.2334,8.2334,9.2366,16.2366,25.2366,64.2366])
#绝对值
abs = np.abs(m)
print('abs:',abs)
#平方根
sqrt = np.sqrt(n)
print('sqrt:',sqrt)
#平方
square = np.square(n)
print('square:',square)
#指数，e的次方
exp = np.exp(n)
print('exp:',exp)
#对数
log1 = np.log(n)#自然对数：以e为底数
print('log1:',log1)
log2 = np.log(np.e)
print('log2:',log2)
log3 = np.log(1)
print('log3:',log3)
log4 = np.log2(n)#2为底数
print('log4:',log4)
#正弦
sin = np.sin(n)
print('sin:',sin)
#余弦
cos = np.cos(n)
print('cos:',cos)
#正切
tan = np.tan(n)
print('tan:',tan)
#四舍五入(参数为保留小数位数)
round = np.round(x,2)
print('round:',round)
#向上取整
ceil = np.ceil(x)
print('ceil:',ceil)
#向下取整
floor = np.floor(x)
print('floor:',floor)
#累加
cumsum = np.cumsum(n)
print('cumsum:',cumsum)

2.快速排序

np.sort()：不改变原数组

import numpy as np
n = np.random.randint(0,10,size=6)
print('初始n:',n)
x = np.sort(n)
print('x:',x)
print('排序操作后的n:',n)

ndarray.sort()：本地处理，不占用空间，但改变原数组

import numpy as np
n = np.random.randint(0,10,size=6)
print('初始n:',n)
n.sort()
print('排序操作后的n:',n)

3.文件操作

保存数组
- save('文件名',ndarray)：保存ndarray到一个npy文件
- savez('文件名.npz',名字=ndarray1，名字=ndarray2)：将多个array保存到一个npz文件中

import numpy as np
n = np.arange(7)
m = np.arange(10,20)
#save
np.save('x',n)
#savez
np.savez('arr.npz',xar=n,yarr=m)

读取文件
- 读取npy文件
- 读取npz文件

import numpy as np
n = np.arange(7)
m = np.arange(10,20)
#save
np.save('x',n)
#savez
np.savez('arr.npz',xar=n,yarr=m)
#读取npy文件
x = np.load('x.npy')
print('x:',x)
#读取npz文件
y = np.load('arr.npz')['yarr']
print('y:',y)

csv、txt文件的读写操作
- 参数delimiter为设置分隔符

import numpy as np
n = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
print('n:',n)
#存储到csv或txt
np.savetxt('arr.csv',n,delimiter=',')
#去读csv或txt
x = np.loadtxt('arr.csv',delimiter=',')