numpy 学习笔记

>>>import numpy as np

随机数：

设置随机数种子：

>>>np.random.seed(66)

>>>a=np.random.randint(0,10,size=(4,5))

array([[4, 7, 3, 5, 3],
       [0, 7, 6, 0, 2],
       [2, 2, 6, 0, 8],
       [8, 9, 9, 8, 2]])

将多维数组打平为一维数组：

>>>a.ravel()
array([4, 7, 3, 5, 3, 0, 7, 6, 0, 2, 2, 2, 6, 0, 8, 8, 9, 9, 8, 2])

最大值、最大值下标

>>>np.max(a)

9

>>>np.argmax(a)

16

该值为打平以后一维数组的下标，对应的原数组下标：

>>>np.unravel_index(np.argmax(a),a.shape)

(3, 1)

指定某个轴计算最大值的下标：

>>>np.argmax(a,axis=1)
array([1, 1, 4, 1])

挑选出对应的最大值：

>>>a[np.arange(a.shape[0]),np.argmax(a,axis=1)]
array([7, 7, 8, 9])

排序

按某个轴排序

axis不指定时，默认为最后一个轴

>>>np.sort(a,axis=0)
array([[0, 2, 3, 0, 2],
       [2, 7, 6, 0, 2],
       [4, 7, 6, 5, 3],
       [8, 9, 9, 8, 8]])

全局排序:

将axis设置为None

>>>np.sort(a,axis=None)
array([0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9])

获取排序后的下标：
>>> np.argsort(a,axis=0)
array([[1, 2, 0, 1, 1],
       [2, 0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 0, 0],
       [3, 3, 3, 3, 2]])

>>> np.argsort(a,axis=None)
array([13,  8,  5,  9, 11, 10, 19,  4,  2,  0,  3,  7, 12,  1,  6, 18, 14,
       15, 16, 17])

参考：

http://www.yiibai.com/numpy/