利用Python数据分析：Numpy基础（四）

import numpy as np arr = np.arange(15).reshape((3,5)) arr arr.T # 转置返回的是源数据的视图，不仅仅有transpose方法还有一个特殊的T属性，行变成列，列变成行 # np使用 dot来计算矩阵的内积 arr = np.random.randn(6,3) np.dot(arr.T,arr) # 对于高维的数组transpose方法要使用到一个由轴编号组成的元祖才能对轴进行转置 arr = np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr arr.transpose((1,0,2)) arr arr.swapaxes(1,2) # swapaxes方法接受一对轴的编号然后进行对换 arr.swapaxes(0,2) arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) np.exp(arr) # 以 E为底数的对数 #以上是一元 的通用函数 （ufunc）其也可以使用二元的ufunc x = np.random.randn(8) x y = np.random.randn(8) y np.maximum(x,y) #两个数组每个元素进行比较，同一位置的元素取最大的，而后返回一个数组 arr = np.random.randn(7) * 5 arr np.modf(arr) # 将整数部分和小数部分分离，而后返回两个数组