numpy & pandas (3) 基础运算2

import numpy as np

#求索引
a = np.arange(2,14).reshape((3, 4))
b = np.argmin(a)             #np.argmin()：返回最小值的索引值
c = np.argmax(a)             #np.argmin()：返回最大值的索引值

#求平均值的3种方法
d = np.mean(a)               #方法1
e = a.mean()                   #方法2
f = np.average(a)            #方法3

#求中位数
g = np.median(a)

#求累加和
h = np.cumsum(a)             #求累加和

#求相邻练个数的差（后一个减前一个）
i = np.diff(a)

#求非零数
j = np.nonzero(a)            #输出两个array, 代表第array1[i]行，array2[j]列是非零数

#排序
A = np.arange(14,2,-1)
k = np.sort(A)

#矩阵的转置
l = np.transpose(a)
m = l.dot(a)                 #矩阵乘法：矩阵乘以转置

#所有小于3的数改为3，大于8的数改为8，3—8之间的数保留
n = np.clip(a, 3, 8)

#所有计算可以选择相应维度，axis=0代表对于列计算，axis=1代表对于行计算
o = np.median(a, axis = 0)
p = np.median(a, axis = 1)

print(a)
print(b)
print(c)
print(e)
print(f)
print(g)
print(h)
print(i)
print(j)
print(k)
print(l)
print(m)
print(n)
print(o)
print(p)
=================== RESTART: C:/Users/wyt/Desktop/test.py ===================
[[ 2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9]
 [10 11 12 13]]                     
0                       
11
7.5
7.5
7.5
[ 2  5  9 14 20 27 35 44 54 65 77 90]
[[1 1 1]
 [1 1 1]
 [1 1 1]]
(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], dtype=int32), array([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int32))
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
[[ 2  6 10]
 [ 3  7 11]
 [ 4  8 12]
 [ 5  9 13]]
[[140 158 176 194]
 [158 179 200 221]
 [176 200 224 248]
 [194 221 248 275]]
[[3 3 4 5]
 [6 7 8 8]
 [8 8 8 8]]
[6. 7. 8. 9.]
[ 3.5  7.5 11.5]
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