利用Python数据分析：Numpy基础（六）

import numpy as np arr = np.random.randn(8) arr arr.sort() arr np.sort(arr) #np的顶级方法返回的是副本 arr = np.random.randn(5, 3) arr arr.sort(1) #多维数组按照指定的轴进行排序 arr#这里属于就地排序直接在数组上进行操作 #分位数计算：先进行排序而后取对应位置的值 large_arr = np.random.randn(1000) large_arr.sort() large_arr[int(0.05*len(large_arr))] #取五分位数 #唯一化 names = np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','Will','Joe','Joe']) np.unique(names) # 这个数组当中唯一的结束，返回的是有序的结果 ints = np.array([3,3,3,2,2,1,1,4,4]) np.unique(ints) values = np.array([6,0,0,3,2,5,6]) np.in1d(values,[2,3,6]) #in1d来测试一个数组，数组里面hanyou2 3 6的值的位置为T #数组文件的输入和输出 arr = np.arange(10) np.save('some_array',arr) #将数组以二进制的形式保存 结尾为npy np.load('some_array.npy') # 读取 np.savez('array_archive.npz',a = arr,b=arr)#多个数组保存以关键字参数的形式 arch = np.load('array_archive.npz')#这时候arch对象类似于字典 arch['b']# 读取出某一个数组 #使用np读取文本文件 arr = np.loadtxt('array_ex.txt',delimiter=',') #线性代数 x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) y = np.array([[6,23,],[-1,7],[8,9]]) x y x.dot(y) #相当于 np.dot(x,y) np.dot(x,np.ones(3)) from numpy.linalg import inv,qr X = np.random.randn(5,5) mat = X.T.dot(X) inv(mat) mat.dot(inv(mat)) q,r = qr(mat) r