Numpy学习笔记

1.如果想遍历矩阵的每个元素，用for循环遍历a.flat

import pandas as pd
import numpy as np
a=np.arange(10,19).reshape(3,3)
for i in a.flat:
    print(i)

2.如果想用函数处理每一行或者每一列，返回一个值作为结果，最好用纯NUMPY方法：apply_along_axis()函数
这个函数：聚合函数，对哪条轴应用迭代器操作和数组。如果axis=0,则按列进行操作，axis=1按行操作。

np.apply_along_axis(np.mean,axis=0,arr=a)

3.条件和布尔数组

4.reshape()和shape()的区别

reshape()返回一个新数组，而shape()函数直接改变数组形状。
5.使用ravel()函数将二维数组变为一维数组。
6.**vstack()**函数执行垂直入栈操作，把第二个数组作为行添加到第一个数组。concatenate(a,axis=0)和vstack()有同样效果。相反，**hstack()函数执行水平入入栈操作，把第二个数组作为列添加到第一个数组。它的逆操作为水平切分hsplit()函数，垂直切分vsplit()函数。concatenate(a,axis=1)函数和hstack()函数有同样的效果。

8.column_stack()和row_stack()**函数。把一维结构的行或者列压入栈操作。

9.split()函数更复杂，可以把数组分为几个不对称的部分。
10.genfromtxt()函数可以从文本文件中读取数据并将其插入数组中。
11.分割数组：
水平分割：hsplit()

垂直分割：split()

纵向拆分：vsplit()

vshack(),hstack(),couumn_stack(),row_stack()都是对数组进行操作的。
在pandas中使用的是pd.concat(),merge(),join()来进行表格的拼接处理。