数据分析第四讲：numpy的应用入门（三）

NumPy的应用（三）

数组的运算

使用 NumPy 最为方便的是当需要对数组元素进行运算时，不用编写循环代码遍历每个元素，所有的运算都会自动的矢量化。简单的说就是，NumPy 中的数学运算和数学函数会自动作用于数组中的每个成员。

数组跟标量的运算

NumPy 的数组可以跟一个数值进行加、减、乘、除、求模、求幂等运算，对应的运算会作用到数组的每一个元素上，如下所示。

代码：

array1 = np.arange(1, 10)
print(array1 + 10)
print(array1 * 10)

输出：

[11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[10 20 30 40 50 60 70 80 90]

除了上述的运算，关系运算也是没有问题的，之前讲布尔索引的时候已经遇到过了。

代码：

print(array1 > 5)
print(array1 % 2 == 0)

输出：

[False False False False False  True  True  True  True]
[False  True False  True False  True False  True False]

数组跟数组的运算

NumPy 的数组跟数组也可以执行算术运算和关系运算，运算会作用于两个数组对应的元素上，这就要求两个数组的形状（shape属性）要相同，如下所示。

代码：

array2 = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3])
print(array1 + array2)
print(array1 * array2)
print(array1 ** array2)

输出：

[ 2  3  4  6  7  8 10 11 12]
[ 1  2  3  8 10 12 21 24 27]
[  1   2   3  16  25  36 343 512 729]

代码：

print(array1 > array2)
print(array1 % array2 == 0)

输出：

[False  True  True  True  True  True  True  True  True]
[ True  True  True  True False  True False False  True]

通用一元函数

NumPy 中通用一元函数的参数是一个数组对象，函数会对数组进行元素级的处理，例如：sqrt函数会对数组中的每个元素计算平方根，而log2函数会对数组中的每个元素计算以2为底的对数，代码如下所示。

代码：

print(np.sqrt(array1))
print(np.log2(array1))

输出：

[1.         1.41421356 1.73205081 2.         2.23606798 2.44948974
 2.64575131 2.82842712 3.        ]
[0.         1.         1.5849625  2.         2.32192809 2.5849625
 2.80735492 3.         3.169925  ]

表1：通用一元函数

函数	说明
abs / fabs	求绝对值的函数
sqrt	求平方根的函数，相当于array ** 0.5
square	求平方的函数，相当于array ** 2
exp	计算$e^x$的函数
log / log10 / log2	对数函数（e为底 / 10为底 / 2为底）
sign	符号函数（1 - 正数；0 - 零；-1 - 负数）
ceil / floor	上取整 / 下取整
isnan	返回布尔数组，NaN对应True，非NaN对应False
isfinite / isinf	判断数值是否为无穷大的函数
cos / cosh / sin	三角函数
sinh / tan / tanh	三角函数
arccos / arccosh / arcsin	反三角函数
arcsinh / arctan / arctanh	反三角函数
rint