实验楼 - Python Numpy 100题实验（六）mean(),set_printoptions()函数等

水深无声 2022-05-09 11:36 167阅读 0赞

这一部分的主要内容：

*  numpy.mean()
 *  排序的一些例子
 *  numpy.set\_printoptions()

### 对于随机的3\*3的二维数组，减去数组的每一行的平均值 ###

a = np.random.randint(1, 10, (3,3))
    print('Array a:')
    print(a)
    a =a - a.mean(axis=1, keepdims=True)
    print('Result a:')
    print(a)

输出：

Array a:
    [[4 1 6]
     [9 5 3]
     [3 5 4]]
    Result a:
    [[ 0.33333333 -2.66666667  2.33333333]
     [ 3.33333333 -0.66666667 -2.66666667]
     [-1.          1.          0.        ]]

注意numpy.mean()函数的调用格式：

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= )

至于keepdims有什么作用，写个例子看一下就清楚了：

a = np.random.randint(1, 10, (3,3))
    print('Array a:')
    print(a)
    print('keepdims = None')
    print(a.mean(axis=1))
    print('keepdims = True')
    print(a.mean(axis=1, keepdims=True))

输出：

Array a:
    [[7 8 1]
     [4 2 9]
     [6 7 4]]
    keepdims = None
    [5.33333333 5.         5.66666667]
    keepdims = True
    [[5.33333333]
     [5.        ]
     [5.66666667]]

### 获得二维数组点积结果的对角线数组 ###

a = np.random.randint(1, 10, (3,3))
    b = np.random.randint(1, 10, (3,3))
    print('Array a:')
    print(a)
    print('Array b:')
    print(b)
    print('Result:')
    print(np.diag(a.dot(b)))

输出：

Array a:
    [[6 4 2]
     [3 2 5]
     [6 1 6]]
    Array b:
    [[7 5 4]
     [5 5 8]
     [8 2 6]]
    Result:
    [78 35 68]

这里样例中给出了更快速的两种方法：

a = np.random.randint(1, 10, (3,3))
    b = np.random.randint(1, 10, (3,3))
    print('Array a:')
    print(a)
    print('Array b:')
    print(b)
    print('Result:')
    print(np.diag(a.dot(b)))
    print('Result2:')
    print(np.sum(a * b.T, axis=1))
    print('Result3:')
    print(np.einsum("ij, ji->i", a, b))

输出：

Array a:
    [[2 7 3]
     [8 7 4]
     [1 2 9]]
    Array b:
    [[4 5 8]
     [9 7 2]
     [5 4 3]]
    Result:
    [ 86 105  39]
    Result2:
    [ 86 105  39]
    Result3:
    [ 86 105  39]

### 找到随机一维数组中前p个最大值 ###

a = np.random.randint(1, 10, 5)
    p = 3      #前p个最大值
    print('Original array: ')
    print(a)
    b = sorted(a)[::-1]
    print('Result:')
    print(b[:p])

参考答案：

a = np.random.randint(1, 10, 5)
    p = 3
    print('Original array: ')
    print(a)
    print('Result:')
    print(a[np.argsort(a)[-p:]])

输出：

Original array: 
    [1 5 9 2 3]
    Result:
    [3 5 9]

使用了argsort（）函数，好吧，其实我学的还是不熟练。。。

### 计算随机一维数组中每个元素的4次方数值 ###

使用数组可以很方便地对数组中所有的元素统一处理

a = np.random.randint(1, 10, 5)
    print('Original array:')
    print(a)
    print('Result:')
    print(np.power(a, 4))

输出：

Original array:
    [6 3 2 4 5]
    Result:
    [1296   81   16  256  625]

### 对于二维随机数组中的所有元素，保留2位小数 ###

a = np.random.uniform(0, 3, (2,2))
    print('Original array:')
    print(a)
    print('Result:')
    print(np.floor(a*100)/100)