本讲主要介绍ndarray数组的操作和运算。更多内容请看numpy入门详细教程(四)

ndarray数组的操作：数组的索引和切片

索引:获取数组中特定位置元素的过程
切片:获取数组元素子集的过程

一维数组的索引和切片:与Python的列表类似

例子：

索引：

切片：

注：起始编号为1，终止编号为4(不包括)，步长为2

多维数组的索引和切片

索引：每个维度一个索引值，逗号分割

数组a：

如何索引数组a里的元素23：

如何索引元素6：

如何索引元素17：

多维数组的切片：每个维度一个切片值，逗号分割

数组a: 

如何切取元素5和7的元素：

其它例子：

使用步长跳跃来切片：

ndarray数组数组的运算：

数组与标量之间的运算：数组与标量之间的运算作用于数组的每一个元素

数组a：

求数组a的平均值即求数组a内元素的平均值：

计算a与元素平均值的商：

numpy的一元函数：

np.abs(x)或np.fabs(x) :  计算数组各元素的绝对值

np.sqrt(x)：计算数组各元素的平方根

np.square(x): 计算数组各元素的平方

np.log(x)   np.log10(x)  np.log2(x)  :  分别表示数组各元素的自然对数、以10为底的对数、以2为底的对数

np.ceil(x)  np.floor(x)  :   ceil中文为天花板，即朝正无穷大方向取整；floor中文为地板，即朝负无穷大方向取整。

举例：

np.rint(x) : 计算数组各元素的四舍五入值

np.modf(x) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回

np.cos(x)  np.cosh(x)  np.sin(x)  np.sinh(x)  np.tan(x)  np.tanh(x)  :  计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数

np.exp(x) ：计算数组各元素的指数值

np.sign(x) ：计算数组各元素的符号值，1(+)，0，-1(-)

numpy一元函数实例：

数组a:

np.square(x):

np.sqrt(x):

np.modf(x):

numpy的二元函数：

+ - * /  **   :    两个数组各元素进行对应运算

np.maximun(x,y) 或np.fmax() :  元素级的最大值

np.minimun(x,y) 或np.fmin() :   元素级的最小值

np.mod(x, y) :  元素级的模运算

np.copysign(x, y) :  将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应的元素

>  <  >=  <=  ==  !=   :   算术比较，产生布尔型数组

numpy二元函数实例：

已知数组a:

已知数组b:

np.maximun(x, y):

a>b:

更多内容请看numpy入门详细教程(四)

注：作者在慕课上跟随嵩天老师学习python数据分析，收获良多，以上内容上作者的学习笔记。