和sum 一样,min、max、argmin、argmax、mean、std、var 等所有其它统计函数都支持 axis 参数并能据此完成统计计算: 三个统计函数示例,为了避免与 Python 的 min 冲突,NumPy 中对应的函数名为 np.amin。 用于二维及更高维的 argmin 和 argmax 函数会返回最小和最大值的第一个实例,在
arr = np.array([2, 1, 3, 2, 1, 4, 5, 4]) # Get the unique elements of the array unique_values = np.unique(arr) [1 2 3 4 5] numpy.fft:傅里叶变换的函数。 numpy.ma:供对掩码数组的支持。 numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 numpy.ma.masked_array:从现有数组...
array([[2],[3],[4]], dtype=int64) 23、argmax & argmin argmax返回数组中Max元素的索引。它可以用于多类图像分类问题中获得高概率预测标签的指标。 arr = np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]])np.argmax(arr)---1 argmin将返回数组中min元素的索引。 np.argmin(min)---3 24、sort 对数组排序。
np.ma.MaskedArray(data=arr,mask=invalid_mask)有时使用负值或字符串标记数组中的无效记录。如果知道被掩盖的值，例如-999，也可以使用np.ma.masked_values（arr，value = -999）创建一个掩码数组。任何以掩码数组为参数的numpy操作都会自动忽略这些无效记录，如下所示。import math defis_prime(n):assert n >1...
# Generate an array of 5 values from 0 to 10 (inclusive) arr = np.linspace(0, 10, 5) # Print the array print(arr) [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ] numpy.range:用间隔的值创建数组。 # Generate an array from 0 to 10 (exclusive) with step size 1 ...
语法格式如下: numpy.npv(rate, values) 参数: rate:折现率。 values:现金流,正数代表‘收入’或‘取款’,负数代表‘投资’或‘存款’。 第一个值必须是初始的投资,也就是必须是负数 np.npv(0.281,[-100,39,59,55,20]) # -0.00847859163845488
# max minus mix lambda fnfn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created abovedframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。 # Using the dataframe ...
np.min/ np.max # 最大/最小值 np.var # 方差 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Numpy中where使用 # np.where 就是 x if y else z 的矢量表示 arr3 = np.arange(10) np.where(arr3<5, arr3, 10 * arr3) # arr3元素 < 5, 元素不变, 否则乘以10 ...
np.max() is the tool that you need for finding the maximum value or values in a single array. Ready to give it a go?Using max()To illustrate the max() function, you’re going to create an array named n_scores containing the test scores obtained by the students in Professor Newton’...
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