array:
import numpy as np # 载入numpy,缩写成np
>>> np.__version__ '1.14.4'
python 中list特点:
>>> lst=[1,2,3,4,5] # 列表本身对元素类型没有限制,但是这也会使运算变慢 >>> lst[2] 3 >>> lst[2]=10 >>> lst [1, 2, 10, 4, 5] >>> lst[2]=6.6 >>> lst [1, 2, 6.6, 4, 5] >>> lst='hard'
import array >>> arr=array.array('i',[i for i in range(10)]) # typecode='i',限定类型只能是int,但是会使得效率更高 >>> arr array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[5] 5 >>> arr[5]=6.6 # 故会报错 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#56>", line 1, in <module> arr[5]=6.6 TypeError: integer argument expected, got float
np.array创建数组:
>>> c=np.array([[1,2],[2,3]]) # 创建二维数组 >>> c.ndim 2 >>> c array([[1, 2], [2, 3]])
>>> d=np.array([[1], # 2X1矩阵 [2]]) >>> d array([[1], [2]])
>>> arr=np.array(i for i in range(10)) #object 需要用中括号括起来 >>> arr array(<generator object <genexpr> at 0x000001F1F01D55C8>, dtype=object) >>> arr=np.array([i for i in range(10)]) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> ar=np.array([i for i in lst]) >>> ar # 长得不太一样,但是reshape后一样
ar是二维数组,所以有两个中括号,arr是一维数组
,array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) >>> ar.reshape(2,-1) # -1,表示不考虑列,系统自动匹配
array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> arr.reshape(2,-1) array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> if arr.any()==ar.any(): print('true') else: print('False') # 验证后发现两者是一样的 true
>>> arr.dtype dtype('int32') >>> ar.dtype dtype('int32') >>> arr[3] 3 >>> arr[3]=4.3 #尝试改变元素,但是输出没有变化,系统会自动转化为int 类型 >>> arr array([0, 1, 2, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr.dtype dtype('int32')
实际中用到的数据大多是浮点型:
>>> ar1=np.array([1,2,3.14]) >>> ar1.dtype dtype('float64')
array.reshape(shape,order='C'):
or reshape(array,newshape,order='C')
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a.reshape(2,-1)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
>>> a.reshape(2,5)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
>>> a.reshape(shape=(2,5)) # 搞不懂
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#400>", line 1, in <module>
a.reshape(shape=(2,5))
TypeError: 'shape' is an invalid keyword argument for this function
>>> np.reshape(a,newshape=(2,-1),order='C') array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])reshape用来对数组的形状改变。-1表示不对行或者列考虑,由计算机匹配。
数据类型只能在定义时设定
dtype 即data type 的简写
其他创建np.array的方法:
全零np.zeros(shape=(x,y),dtype=float,order='C'):
>>> np.zeros(10) array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) >>> np.zeros(shape=(2,5),dtype=int) # 两种方法转变成2维数组 array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]) >>> np.zeros(10).reshape(2,-1) array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]])
全一np.ones(shape=(x,y),dtype=None,order='C'):
>>> np.ones(shape=(2,4)) array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) >>> np.ones(shape=(2,4),dtype=None) # dtype默认为None array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) >>> np.ones((3,5),dtype=int) array([[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]])
np.full(shape=(x,y),fill_value,dtype=None,order='C'):
# 格式 np.full(shape=(2,5),fill_value,dtype=None,order='C') >>> np.full(shape=(2,5),fill_value=6,dtype=None,order='C') array([[6, 6, 6, 6, 6], [6, 6, 6, 6, 6]])
# full 不同于 ones 和zeros.默认ones和 zeros 的 dtype 是float
np.arange([start,]stop[,step]):
>>> l=[i for i in range(0,10,1)] # range的步距不能为浮点数 >>> l [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> ls=np.arange(start=0,stop=10,step=0.4) # np.arange 的步长可以为小数 >>> ls array([0. , 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, 4. , 4.4, 4.8, 5.2, 5.6, 6. , 6.4, 6.8, 7.2, 7.6, 8. , 8.4, 8.8, 9.2, 9.6])
np.linspace:
>>> np.linspace(0,10,20) # 生成20个等间隔的数,包括stop=20在内 array([ 0. , 0.52631579, 1.05263158, 1.57894737, 2.10526316, 2.63157895, 3.15789474, 3.68421053, 4.21052632, 4.73684211, 5.26315789, 5.78947368, 6.31578947, 6.84210526, 7.36842105, 7.89473684, 8.42105263, 8.94736842, 9.47368421, 10. ]) >>> np.linspace(0,10,21) # 生成21个数才正好 array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. ])
random:
>>> import random >>> random.randint(a=1,b=2) #在range(a,b)中随机选择一个整数 2 >>> random.random() #从0-1中选取一个随机数 0.8079806083153137 >>> random.choice(lst) # 随机从lst中选择一个数 4 >>> lst [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
np.random(可以用于生成矩阵):
>>> np.random.randint(1,2,size=(2,4))
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]])
>>> np.random.random(size=(2,4))
array([[0.86782819, 0.73717781, 0.35352435, 0.28328804],
[0.58428879, 0.13513095, 0.45413623, 0.67659482]])
>>> np.random.randint(1,4,size=(2,4))
array([[1, 1, 1, 1],
[3, 1, 3, 1]])
>>> np.random.choice(lst,size(2,4))
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#122>", line 1, in <module>
np.random.choice(lst,size(2,4))
NameError: name 'size' is not defined
>>> np.random.randint(0,10,size=10)
array([9, 5, 5, 9, 9, 1, 4, 5, 4, 8])
随机种子np.random.seed():
>>> np.random.seed(333) >>> np.random.randint(1,4,size=(2,4)) array([[1, 1, 2, 3], [3, 3, 1, 2]]) >>> np.random.seed(333) >>> np.random.randint(1,4,size=(2,4)) array([[1, 1, 2, 3], [3, 3, 1, 2]])
正态分布random.noramlvariate(mu,sigma),
np.random.normal(mu,sigma,size):
>>> random.normalvariate(0,1) # random 模块生成的正态分布数只有一个数字 1.9671020161041424 >>> np.random.normal(0,1,size=(2,4)) # np.random.normal 是可以生成矩阵,第一个为均值,第二个为方差 array([[-0.81058483, -1.36428529, 0.45644073, 0.08592951], [ 2.2317828 , -0.54032917, 0.85372722, -1.70670445]]) >>> random.normalvariate(mu=0,sigma=1) # 第一个mu 是均值,sigma是方差 0.4691395238855669
基本属性:
>>> a=np.array([i for i in range(10)]) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> b=a.reshape(2,-1) >>> b array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> a.ndim # a的维度 1 >>> b.ndim # b的维度 2 >>> a.shape (10,) >>> b.shape (2, 5) >>> a.size 10 >>> b.size 10
numpy.array 的数据访问:
>>> a[0] # 一维数组的访问,第一个元素 0 >>> b[0][0] # 二维数组的访问,第一个元素 0 >>> b[1,1] # 推荐方法,第二行第二列 6 >>> b[(1,1)] 6 >>> b[:3,:2] # 访问前3行,前两列 array([[0, 1], [5, 6]]) >>> b[:1,:3] # 访问前一行前3列 array([[0, 1, 2]]) >>> b[:,:] # 访问所有行列的元素 array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> b[:,2] # 访问所有行,第二列 array([2, 7]) >>> b[:,:2] # 所有行,前两列 array([[0, 1], [5, 6]])同样的:
>>> c
array([[3, 3, 7, 7, 1],
[0, 8, 2, 7, 0],
[1, 0, 8, 5, 3]])
>>> c[:2,1:] # 访问前两行,访问除第一列以外的列
array([[3, 7, 7, 1],
[8, 2, 7, 0]])
:前面默认是一,后面默认是最后。
# 访问前两行,对于列,希望每两个取一个
>>> c[:2,::2] array([[3, 7, 1], [0, 2, 0]])
每行元素倒着数,每列也倒着数
>>> c[::-1,::-1] array([[3, 5, 8, 0, 1], [0, 7, 2, 8, 0], [1, 7, 7, 3, 3]])
降维处理:
>>> c[0] # 取出行号为0的列,也就是第一列 array([3, 3, 7, 7, 1]) >>> c[1] array([0, 8, 2, 7, 0])
>>> c[0].ndim 1
子数组:
>>> subc=c[:2,1:] # 取前两行,后四列 >>> subc array([[3, 7, 7, 1], [8, 2, 7, 0]]) >>> subc[1,2] # 索引元素 7 >>> subc[1,2]=4 # 修改元素 >>> subc array([[3, 7, 7, 1], [8, 2, 4, 0]]) >>> c array([[3, 3, 7, 7, 1], [0, 8, 2, 4, 0], [1, 0, 8, 5, 3]])
可以发现子数组中的元素改变,整个数组元素都会改变。
但是有时候不想这样。
可以用array.copy()函数:
>>> subc=c.copy() >>> subc array([[3, 3, 7, 7, 1], [0, 8, 2, 4, 0], [1, 0, 8, 5, 3]]) >>> subc[2,3] 5 >>> subc[2,3]=2 >>> subc array([[3, 3, 7, 7, 1], [0, 8, 2, 4, 0], [1, 0, 8, 2, 3]]) >>> c array([[3, 3, 7, 7, 1], [0, 8, 2, 4, 0], [1, 0, 8, 5, 3]])
这里subx变了,但没有传递给c.
reshape:
>>> c.shape
(3, 5)
>>> c.reshape(2,-1) # 只关注行,不关注列,系统自动匹配。等效于(2,7.5),当然不存在
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#174>", line 1, in <module>
c.reshape(2,-1)
ValueError: cannot reshape array of size 15 into shape (2,newaxis)
>>> c.reshape(5,-1) # 等效于(5,3)
array([[3, 3, 7],
[7, 1, 0],
[8, 2, 4],
[0, 1, 0],
[8, 5, 3]])
合并操作:
>>> np.concatenate([a1,a2,...],axis=0,out=None) # concatenate函数的格式
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> y=np.array([3,2,1])
>>> np.concatenate([x,y],axis=0,out=None) # 合并
array([1, 2, 3, 3, 2, 1])
>>> np.concatenate([x,y],axis=1,out=None)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#180>", line 1, in <module>
np.concatenate([x,y],axis=1,out=None)
numpy.core._internal.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1
>> z=np.array([7,8,9]) >>> np.concatenate([x,y,z],axis=0,out=None) # 合并多个 array([1, 2, 3, 3, 2, 1, 7, 8, 9])
>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a.reshape(2,-1) array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> np.concatenate([a.reshape(2,-1),a.reshape(2,-1)]) array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])
一维数组和二维数组合并(通过reshape把一维数组变成二维数组,然后再合并):
>>> b=np.array([i for i in range(2,7)])
>>> b
array([2, 3, 4, 5, 6])
>>> np.concatenate([a.reshape(2,-1),b])
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#193>", line 1, in <module>
np.concatenate([a.reshape(2,-1),b])
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
>>> b.ndim # b的维度是一
1
>>> c=a.reshape(2,-1)
>>> c.ndim # c的维度是2
>>b.reshape(1,-1).ndim #reshape后维度为2
>>> np.concatenate([b.reshape(1,-1),c]) array([[2, 3, 4, 5, 6], [0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> b.reshape(1,-1) array([[2, 3, 4, 5, 6]]) >>> b array([2, 3, 4, 5, 6])
在垂直方向合并数组:
np.vstack([a,b]) # vstack不需要把一维数组变成二维数组,可以智能合并
>>> np.vstack([b,c]) array([[2, 3, 4, 5, 6], [0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> b array([2, 3, 4, 5, 6]) >>> c array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
再水平方向合并矩阵:
np.hstack([a,b])
>>> np.hstack([a,b]) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 3, 4, 5, 6])这三类合并也会自动识别能否合并。
>>> np.hstack([b,c]) # b,c只能水平合并
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#207>", line 1, in <module>
np.hstack([b,c])
File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python36_64\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", line 286, in hstack
return _nx.concatenate(arrs, 0)
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
transpose():(类似转置,但是不同)
>>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> np.vstack([a,d]) array([[0, 1], [2, 3], [1, 2]]) >>> np.hstack([a,d]) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#436>", line 1, in <module> np.hstack([a,d]) File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python36_64\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", line 288, in hstack return _nx.concatenate(arrs, 1) ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions >>> d array([1, 2]) >>> d=np.array([[1], [2]]) >>> d array([[1], [2]]) >>> np.hstack([a,d]) array([[0, 1, 1], [2, 3, 2]])
矩阵分割:
np.split(ary,indices_or_sections,axis=0)
>>> b=np.array([i for i in range(16)]).reshape(4,4) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) >>> x,y=np.split(b,[2]) # arg就是b,indices是[2],axis=0 >>> x array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) >>> y array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])按列分割(axis=1):
>>> x,y=np.split(b,[2],axis=1) >>> x array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]]) >>> y array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11], [14, 15]])
其他分割方法:
np.vsplit(ary,indices_or_sections)
>>> x,y=np.vsplit(ary=b,indices_or_sections=[2]) >>> x array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) >>> y array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])水平分割,axis=1:
np.hsplit(ary,indices_or_sections)
>>> x,y=np.hsplit(ary=b,indices_or_sections=[2]) >>> x array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]]) >>> y array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11], [14, 15]])
其他分割
>>> x,y=np.hsplit(b,[-1]) # -1表示分割点在倒数第一列 >>> x array([[ 0, 1, 2], [ 4, 5, 6], [ 8, 9, 10], [12, 13, 14]]) >>> y array([[ 3], [ 7], [11], [15]])
np.array()中的运算:
乘法
>>> a=np.array([i for i in range(10)]) >>> a*2 array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]) >>> b=[i for i in range(10)] >>> b*2 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]对于列表中用乘法,是将列表扩展一倍,而np.array()则是将每个元素扩大一倍。列表想要得到元素加倍,需要:
>>> c=[] # 先构造一个空列表,对每个元素运算 >>> for i in b: c.append(i*2) >>> c [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]比较两种方法的运算时间
>>> import time # for 循环的方法 >>> d=time.clock() >>> c=[] >>> for i in b: c.append(i*2) >>> c [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] >>> time.clock()-d # 返回结果的单位是ms 32.28740595737346 >>> t=time.clock() >>> a*2 # np.array方法 array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]) >>> time.clock()-t 17.847634838342472可见运算时间上,用np.array更快
>>> t=time.clock() >>> np.array([2*i for i in a]) array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]) >>> time.clock()-t 57.77788254810349如果用这种方法,显然更慢,np.array()用for循环
universal Functions
通用于加减乘除,对象是矩阵中所有元素。
>>> b=a.reshape(2,-1)
>>> b
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
>>> b=a.reshape((2,-1)) # 这两种都可以
>>> b
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
>>> b=a.reshape(shape=[2,5]) # 但是这种为啥不可以我就不懂了,按理说里面肯定有shape变量
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#389>", line 1, in <module>
b=a.reshape(shape=[2,5])
TypeError: 'shape' is an invalid keyword argument for this function
>>> b-1 # 减法
array([[-1, 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7, 8]])
>>> b+1 # 加法
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10]])
>>> b*2 # 乘法
array([[ 0, 2, 4, 6, 8],
[10, 12, 14, 16, 18]])
>>> b/2 # 除法
array([[0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. ],
[2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5]])
>>> b//2 # 结果变成整数
array([[0, 0, 1, 1, 2],
[2, 3, 3, 4, 4]], dtype=int32)
>>> b**2 # 平方 array([[ 0, 1, 4, 9, 16], [25, 36, 49, 64, 81]], dtype=int32) >>> b%2 # 取余数 array([[0, 1, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 0, 1]], dtype=int32) >>> 1/b # 倒数 Warning (from warnings module): File "__main__", line 1 RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide array([[ inf, 1. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ], [0.2 , 0.16666667, 0.14285714, 0.125 , 0.11111111]]) >>> np.absolute(b) # 绝对值 array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> np.sin(b) # sin函数 array([[ 0. , 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 ], [-0.95892427, -0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825, 0.41211849]]) >>> np.cos(b) # cos函数 array([[ 1. , 0.54030231, -0.41614684, -0.9899925 , -0.65364362], [ 0.28366219, 0.96017029, 0.75390225, -0.14550003, -0.91113026]]) >>> np.tan(b) # tan函数 array([[ 0. , 1.55740772, -2.18503986, -0.14254654, 1.15782128], [-3.38051501, -0.29100619, 0.87144798, -6.79971146, -0.45231566]])同样有取对数之类的
矩阵运算:
>>> b array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) >>> b.transpose() array([[0, 5], [1, 6], [2, 7], [3, 8], [4, 9]]) >>> dot(b,b.transpose()) # 矩阵乘法,需要匹配好行和列 array([[ 30, 80], [ 80, 255]])
>>> a=np.array([i for i in range(4)]).reshape(2,2) >>> b=np.full(shape=(2,2),fill_value=2,dtype=None,order='C') >>> a+b # 矩阵相加 array([[2, 3], [4, 5]]) >>> a-b # 相减 array([[-2, -1], [ 0, 1]]) >>> a*b # 对应元素相乘,也就是Hadamard积 array([[0, 2], [4, 6]]) >>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> b array([[2, 2], [2, 2]])
>>> dot(a,b) # 矩阵相乘 array([[ 2, 2], [10, 10]])
矩阵转置:
>>> a.T array([[0, 2], [1, 3]])
Hadamard 积:
>>> a*b # 对应元素相乘,也就是Hadamard积 array([[0, 2], [4, 6]])
矩阵和向量运算(一维数组和二维数组):
>>> d=np.array([1,2]).transpose() # d是1x2的矩阵,transpose()不在dot运算好像没有意义 >>> d array([1, 2]) >>> a # a是2x2的矩阵 array([[0, 1], [2, 3]]) >>> d+a # 运算是矩阵每行都加对应元素 array([[1, 3], [3, 5]])这在数学上没有意义,因为这是不存在的
其他用法:
np.random.permutation 和 np.random.shuffle区别:
显然这两个函数都是random模块中的函数,但是用于random中,只能处理数,而不能处理矩阵和向量。
首先,这两个函数都是用来打乱矩阵中元素的位置,区别在于,permutation在打乱循序后返回值是一个打乱后的新矩阵,而原矩阵不变。而shuffle函数没有返回值,而且,他是直接打乱原矩阵。
b=np.random.permuation(a) # b 是一个打乱后的函数,打乱的对象是各个行
b=np.random.shuffle(a) # 无返回值,b为空
np.tile(a,reps):
用于对数组复制,组成新数组,reps表示重复的次数。
reps可以是整数,也可以是元组,如reps=(2,3),表示对a的行扩展2倍,列扩展3倍。
>>> a=np.array([[1,2], [2,3]]) >>> np.tile(a,reps=2) # 整数 array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]]) >>> np.tile(a,reps=np.array([2])) # 单个元素的数组 array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]]) >>> np.tile(a,reps=(2,3)) # 元组 array([[1, 2, 1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3, 2, 3], [1, 2, 1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3, 2, 3]]) >>> np.tile(a,reps=(0,3)) array([], shape=(0, 6), dtype=int32)reps也可以是数组,但是必须是一个元素的数组
np.mean(a,axis,dtype=None):
返回a的平均值。a可以取a中的某些行或列
axis=0表示按行求平均值,axis=1表示按列求平均值。np.std(a,axis=None,dtype=None):
返回a的方差,如果axis没有指定,则返回整个数组所有元素的方差,否则axis=0返回各个列的方差,axis=1,返回各行的方差