柚子快報激活碼778899分享：Numpy方法總結(jié)（三）

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一.?NumPy 數(shù)學(xué)函數(shù)

1. 三角函數(shù)

NumPy 提供了標(biāo)準(zhǔn)的三角函數(shù)：sin()、cos()、tan()。

np.sin(a*np.pi/180)

np.cos(a*np.pi/180)

np.tan(a*np.pi/180)

示例

import numpy as np

a = np.array([0,30,45,60,90])

print ('不同角度的正弦值：')

# 通過乘 pi/180 轉(zhuǎn)化為弧度

print (np.sin(a*np.pi/180))

print ('\n')

print ('數(shù)組中角度的余弦值：')

print (np.cos(a*np.pi/180))

print ('\n')

print ('數(shù)組中角度的正切值：')

print (np.tan(a*np.pi/180))

打印

arcsin，arccos，和 arctan 函數(shù)返回給定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函數(shù)。

這些函數(shù)的結(jié)果可以通過 numpy.degrees() 函數(shù)將弧度轉(zhuǎn)換為角度。

示例

import numpy as np

a = np.array([0,30,45,60,90])

print ('含有正弦值的數(shù)組：')

sin = np.sin(a*np.pi/180)

print (sin)

print ('\n')

print ('計算角度的反正弦，返回值以弧度為單位：')

inv = np.arcsin(sin)

print (inv)

print ('\n')

print ('通過轉(zhuǎn)化為角度制來檢查結(jié)果：')

print (np.degrees(inv))

print ('\n')

print ('arccos 和 arctan 函數(shù)行為類似：')

cos = np.cos(a*np.pi/180)

print (cos)

print ('\n')

print ('反余弦：')

inv = np.arccos(cos)

print (inv)

print ('\n')

print ('角度制單位：')

print (np.degrees(inv))

print ('\n')

print ('tan 函數(shù)：')

tan = np.tan(a*np.pi/180)

print (tan)

print ('\n')

print ('反正切：')

inv = np.arctan(tan)

print (inv)

print ('\n')

print ('角度制單位：')

print (np.degrees(inv))

打印

2. 舍入函數(shù)

（1）around

numpy.around() 函數(shù)返回指定數(shù)字的四舍五入值。

numpy.around(a,decimals)

a: 數(shù)組decimals: 舍入的小數(shù)位數(shù)。默認(rèn)值為0。如果為負(fù)，整數(shù)將四舍五入到小數(shù)點(diǎn)左側(cè)的位置

示例

import numpy as np

a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532])

print ('原數(shù)組：')

print (a)

print ('\n')

print ('舍入后：')

print (np.around(a))

print (np.around(a, decimals = 1))

print (np.around(a, decimals = -1))

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（2）floor()

numpy.floor() 返回小于或者等于指定表達(dá)式的最大整數(shù)，即向下取整。

示例

import numpy as np

a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])

print ('提供的數(shù)組：')

print (a)

print ('\n')

print ('修改后的數(shù)組：')

print (np.floor(a))

打印

（3）ceil()

numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表達(dá)式的最小整數(shù)，即向上取整。

示例

import numpy as np

a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])

print ('提供的數(shù)組：')

print (a)

print ('\n')

print ('修改后的數(shù)組：')

print (np.ceil(a))

打印

二. 算數(shù)函數(shù)

1. 基本運(yùn)算

NumPy 算術(shù)函數(shù)包含簡單的加減乘除:?add()，subtract()，multiply()?和?divide()。

需要注意的是數(shù)組必須具有相同的形狀或符合數(shù)組廣播規(guī)則。

示例

import numpy as np

a = np.arange(9, dtype=np.float_).reshape(3, 3)

print('第一個數(shù)組：')

print(a)

print('第二個數(shù)組：')

b = np.array([10, 10, 10])

print(b)

print('兩個數(shù)組相加：')

print(np.add(a, b))

print('兩個數(shù)組相減：')

print(np.subtract(a, b))

print('兩個數(shù)組相乘：')

print(np.multiply(a, b))

print('兩個數(shù)組相除：')

print(np.divide(a, b))

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2. 取倒數(shù)

numpy.reciprocal()

numpy.reciprocal() 函數(shù)返回參數(shù)逐元素的倒數(shù)。如?1/4?倒數(shù)為?4/1。

示例

在上述代碼基礎(chǔ)上

print(np.reciprocal(np.multiply(a, b)))

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3. 求相應(yīng)元素的冪

numpy.power()

numpy.power() 函數(shù)將第一個輸入數(shù)組中的元素作為底數(shù)，計算它與第二個輸入數(shù)組中相應(yīng)元素的冪。

示例

import numpy as np

a = np.array([10, 100, 1000])

print('我們的數(shù)組是；')

print(a)

print('調(diào)用 power 函數(shù)：')

print(np.power(a, 2))

print('第二個數(shù)組：')

b = np.array([1, 2, 3])

print(b)

print('再次調(diào)用 power 函數(shù)：')

print(np.power(a, b))

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4.?取余

numpy.mod()

numpy.mod() 計算輸入數(shù)組中相應(yīng)元素的相除后的余數(shù)。函數(shù) numpy.remainder() 也產(chǎn)生相同的結(jié)果。

示例

import numpy as np

a = np.array([10, 20, 30])

b = np.array([3, 5, 7])

print('第一個數(shù)組：')

print(a)

print('第二個數(shù)組：')

print(b)

print('調(diào)用 mod() 函數(shù)：')

print(np.mod(a, b))

print('調(diào)用 remainder() 函數(shù)：')

print(np.remainder(a, b))

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三. 統(tǒng)計函數(shù)

NumPy 提供了很多統(tǒng)計函數(shù)，用于從數(shù)組中查找最小元素，最大元素，百分位標(biāo)準(zhǔn)差和方差等。

1. 最值

numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=, initial=, where=)

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=, initial=, where=)

a: 輸入的數(shù)組，可以是一個NumPy數(shù)組或類似數(shù)組的對象。axis: 可選參數(shù)，用于指定在哪個軸上計算最小值。如果不提供此參數(shù)，則返回整個數(shù)組的最小值?？梢允且粋€整數(shù)表示軸的索引，也可以是一個元組表示多個軸。out: 可選參數(shù)，用于指定結(jié)果的存儲位置。keepdims: 可選參數(shù)，如果為True，將保持結(jié)果數(shù)組的維度數(shù)目與輸入數(shù)組相同。如果為False（默認(rèn)值），則會去除計算后維度為1的軸。initial: 可選參數(shù)，用于指定一個初始值，然后在數(shù)組的元素上計算最小值。where: 可選參數(shù)，一個布爾數(shù)組，用于指定僅考慮滿足條件的元素。軸 0 獲取列的最值，軸 1 獲取行的最值。

示例

import numpy as np

a = np.array([[3, 7, 5], [8, 4, 3], [2, 4, 9]])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 amin() 函數(shù)：')

print(np.amin(a, 1))

print('再次調(diào)用 amin() 函數(shù)：')

print(np.amin(a, 0))

print('調(diào)用 amax() 函數(shù)：')

print(np.amax(a))

print('再次調(diào)用 amax() 函數(shù)：')

print(np.amax(a, axis=0))

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0軸按照行，1軸按照列排列

為0則要計算每一列的最值，為1則計算每一行的最值

2. 差值

numpy.ptp()

numpy.ptp()?函數(shù)計算數(shù)組中元素最大值與最小值的差（最大值 - 最小值）。

numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=, initial=, where=)

a: 輸入的數(shù)組，可以是一個 NumPy 數(shù)組或類似數(shù)組的對象。axis: 可選參數(shù)，用于指定在哪個軸上計算峰-峰值。如果不提供此參數(shù)，則返回整個數(shù)組的峰-峰值?？梢允且粋€整數(shù)表示軸的索引，也可以是一個元組表示多個軸。out: 可選參數(shù)，用于指定結(jié)果的存儲位置。keepdims: 可選參數(shù)，如果為 True，將保持結(jié)果數(shù)組的維度數(shù)目與輸入數(shù)組相同。如果為 False（默認(rèn)值），則會去除計算后維度為1的軸。initial: 可選參數(shù)，用于指定一個初始值，然后在數(shù)組的元素上計算峰-峰值。where: 可選參數(shù)，一個布爾數(shù)組，用于指定僅考慮滿足條件的元素。

示例

import numpy as np

a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])

print ('我們的數(shù)組是：')

print (a)

print ('\n')

print ('調(diào)用 ptp() 函數(shù)：')

print (np.ptp(a))

print ('\n')

print ('沿軸 1 調(diào)用 ptp() 函數(shù)：')

print (np.ptp(a, axis = 1))

print ('\n')

print ('沿軸 0 調(diào)用 ptp() 函數(shù)：')

print (np.ptp(a, axis = 0))

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3. 百分位數(shù)

百分位數(shù)是統(tǒng)計中使用的度量，表示小于這個值的觀察值的百分比。函數(shù)numpy.percentile()接受以下參數(shù)。

numpy.percentile(a, q, axis)

a: 輸入數(shù)組q: 要計算的百分位數(shù)，在 0 ~ 100 之間axis: 沿著它計算百分位數(shù)的軸

首先明確百分位數(shù)：?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????（取自菜鳥）

第 p 個百分位數(shù)是這樣一個值，它使得至少有 p% 的數(shù)據(jù)項(xiàng)小于或等于這個值，且至少有 (100-p)% 的數(shù)據(jù)項(xiàng)大于或等于這個值。

舉個例子：高等院校的入學(xué)考試成績經(jīng)常以百分位數(shù)的形式報告。比如，假設(shè)某個考生在入學(xué)考試中的語文部分的原始分?jǐn)?shù)為 54 分。相對于參加同一考試的其他學(xué)生來說，他的成績?nèi)绾尾⒉蝗菀字馈５侨绻挤謹(jǐn)?shù)54分恰好對應(yīng)的是第70百分位數(shù)，我們就能知道大約70%的學(xué)生的考分比他低，而約30%的學(xué)生考分比他高。

這里的 p = 70。

示例

import numpy as np

a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])

print ('我們的數(shù)組是：')

print (a)

print ('調(diào)用 percentile() 函數(shù)：')

# 50% 的分位數(shù)，就是 a 里排序之后的中位數(shù)

print (np.percentile(a, 50))

# axis 為 0，在縱列上求

print (np.percentile(a, 50, axis=0))

# axis 為 1，在橫行上求

print (np.percentile(a, 50, axis=1))

# 保持維度不變

print (np.percentile(a, 50, axis=1, keepdims=True))

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4. 中位數(shù)

numpy.median() 函數(shù)用于計算數(shù)組 a 中元素的中位數(shù)（中值）

numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=)

a: 輸入的數(shù)組，可以是一個 NumPy 數(shù)組或類似數(shù)組的對象。axis: 可選參數(shù)，用于指定在哪個軸上計算中位數(shù)。如果不提供此參數(shù)，則計算整個數(shù)組的中位數(shù)。可以是一個整數(shù)表示軸的索引，也可以是一個元組表示多個軸。out: 可選參數(shù)，用于指定結(jié)果的存儲位置。overwrite_input: 可選參數(shù)，如果為True，則允許在計算中使用輸入數(shù)組的內(nèi)存。這可能會在某些情況下提高性能，但可能會修改輸入數(shù)組的內(nèi)容。keepdims: 可選參數(shù)，如果為True，將保持結(jié)果數(shù)組的維度數(shù)目與輸入數(shù)組相同。如果為False（默認(rèn)值），則會去除計算后維度為1的軸。

示例

import numpy as np

a = np.array([[30, 65, 70], [80, 95, 10], [50, 90, 60]])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 median() 函數(shù)：')

print(np.median(a))

print('沿軸 0 調(diào)用 median() 函數(shù)：')

print(np.median(a, axis=0))

print('沿軸 1 調(diào)用 median() 函數(shù)：')

print(np.median(a, axis=1))

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5. 算術(shù)平均值

numpy.mean() 函數(shù)返回數(shù)組中元素的算術(shù)平均值，如果提供了軸，則沿其計算。

算術(shù)平均值是沿軸的元素的總和除以元素的數(shù)量。

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

a: 輸入的數(shù)組，可以是一個 NumPy 數(shù)組或類似數(shù)組的對象。axis: 可選參數(shù)，用于指定在哪個軸上計算平均值。如果不提供此參數(shù)，則計算整個數(shù)組的平均值?？梢允且粋€整數(shù)表示軸的索引，也可以是一個元組表示多個軸。dtype: 可選參數(shù)，用于指定輸出的數(shù)據(jù)類型。如果不提供，則根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的類型選擇合適的數(shù)據(jù)類型。out: 可選參數(shù)，用于指定結(jié)果的存儲位置。keepdims: 可選參數(shù)，如果為True，將保持結(jié)果數(shù)組的維度數(shù)目與輸入數(shù)組相同。如果為False（默認(rèn)值），則會去除計算后維度為1的軸。

示例

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 mean() 函數(shù)：')

print(np.mean(a))

print('沿軸 0 調(diào)用 mean() 函數(shù)：')

print(np.mean(a, axis=0))

print('沿軸 1 調(diào)用 mean() 函數(shù)：')

print(np.mean(a, axis=1))

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6.?加權(quán)平均值

numpy.average() 函數(shù)根據(jù)在另一個數(shù)組中給出的各自的權(quán)重計算數(shù)組中元素的加權(quán)平均值。

該函數(shù)可以接受一個軸參數(shù)。如果沒有指定軸，則數(shù)組會被展開。

加權(quán)平均值即將各數(shù)值乘以相應(yīng)的權(quán)數(shù)，然后加總求和得到總體值，再除以總的單位數(shù)。

考慮數(shù)組[1,2,3,4]和相應(yīng)的權(quán)重[4,3,2,1]，通過將相應(yīng)元素的乘積相加，并將和除以權(quán)重的和，來計算加權(quán)平均值。

numpy.average(a, axis=None, weights=None, returned=False)

a: 輸入的數(shù)組，可以是一個 NumPy 數(shù)組或類似數(shù)組的對象。axis: 可選參數(shù)，用于指定在哪個軸上計算加權(quán)平均值。如果不提供此參數(shù)，則計算整個數(shù)組的加權(quán)平均值?？梢允且粋€整數(shù)表示軸的索引，也可以是一個元組表示多個軸。weights: 可選參數(shù)，用于指定對應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。如果不提供權(quán)重數(shù)組，則默認(rèn)為等權(quán)重。returned: 可選參數(shù)，如果為True，將同時返回加權(quán)平均值和權(quán)重總和。

示例

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 average() 函數(shù)：')

print(np.average(a))

# 不指定權(quán)重時相當(dāng)于 mean 函數(shù)

wts = np.array([4, 3, 2, 1])

print('再次調(diào)用 average() 函數(shù)：')

print(np.average(a, weights=wts))

# 如果 returned 參數(shù)設(shè)為 true，則返回權(quán)重的和

print('權(quán)重的和：')

print(np.average([1, 2, 3, 4], weights=[4, 3, 2, 1], returned=True))

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10為權(quán)重和，即1+2+3+4=10.0

在多維數(shù)組中，可以指定用于計算的軸

示例

import numpy as np

a = np.arange(6).reshape(3, 2)

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('修改后的數(shù)組：')

wt = np.array([3, 5])

print(np.average(a, axis=1, weights=wt))

print('修改后的數(shù)組：')

print(np.average(a, axis=1, weights=wt, returned=True))

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7. 標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差是一組數(shù)據(jù)平均值分散程度的一種度量。

標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根。

公式

std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))

示例

import numpy as np

print (np.std([1,2,3,4]))

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?8.?方差

統(tǒng)計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)，即 mean((x - x.mean())** 2)。

換句話說，標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。

示例

import numpy as np

print(np.std([1, 2, 3, 4]))

print(np.var([1, 2, 3, 4]))

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四.??排序、條件篩選函數(shù)

種類速度最壞情況工作空間穩(wěn)定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（歸并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*log(n))0否

1.?numpy.sort()

numpy.sort() 函數(shù)返回輸入數(shù)組的排序副本。函數(shù)格式如下：

numpy.sort(a, axis, kind, order)

a: 要排序的數(shù)組axis: 沿著它排序數(shù)組的軸，如果沒有數(shù)組會被展開，沿著最后的軸排序， axis=0 按列排序，axis=1 按行排序kind: 默認(rèn)為'quicksort'（快速排序）order: 如果數(shù)組包含字段，則是要排序的字段

示例

import numpy as np

a = np.array([[3, 7], [9, 1]])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 sort() 函數(shù)：')

print(np.sort(a))

print('按列排序：')

print(np.sort(a, axis=0))

# 在 sort 函數(shù)中排序字段

dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', int)])

a = np.array([("raju", 21), ("anil", 25), ("ravi", 17), ("amar", 27)], dtype=dt)

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('按 name 排序：')

print(np.sort(a, order='name'))

print('按 age 排序：')

print(np.sort(a, order='age'))

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2.?numpy.argsort()

numpy.argsort() 函數(shù)返回的是數(shù)組值從小到大的索引值。

import numpy as np

x = np.array([3, 1, 2])

print('我們的數(shù)組是：')

print(x)

print('對 x 調(diào)用 argsort() 函數(shù)：')

y = np.argsort(x)

print(y)

print('以排序后的順序重構(gòu)原數(shù)組：')

print(x[y])

print('使用循環(huán)重構(gòu)原數(shù)組：')

for i in y:

print(x[i], end=" ")

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3.?numpy.lexsort()

用于對多個序列進(jìn)行排序。把它想象成對電子表格進(jìn)行排序，每一列代表一個序列，排序時優(yōu)先照顧靠后的列。

舉例

numpy.lexsort()?的一個簡單例子是考慮一個人的名字和他們的年齡。我們可以使用?numpy.lexsort()?來按照名字的字典順序?qū)θ藛T進(jìn)行排序，并在名字相同的情況下按照年齡進(jìn)行排序。

示例

import numpy as np

# 創(chuàng)建一個包含人名和年齡的數(shù)組

names = np.array(['Alice', 'Bob', 'Catherine', 'Bob', 'Alice'])

ages = np.array([25, 30, 20, 35, 28])

# 使用 numpy.lexsort() 對數(shù)組進(jìn)行排序

sorted_indices = np.lexsort((names, ages))

# 根據(jù)排序后的索引數(shù)組對原始數(shù)組進(jìn)行排序

sorted_names = names[sorted_indices]

sorted_ages = ages[sorted_indices]

print("排序后的人名：", sorted_names)

print("排序后的年齡：", sorted_ages)

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函數(shù)描述msort(a)數(shù)組按第一個軸排序，返回排序后的數(shù)組副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)。sort_complex(a)對復(fù)數(shù)按照先實(shí)部后虛部的順序進(jìn)行排序。partition(a, kth[, axis, kind, order])指定一個數(shù)，對數(shù)組進(jìn)行分區(qū)argpartition(a, kth[, axis, kind, order])可以通過關(guān)鍵字 kind 指定算法沿著指定軸對數(shù)組進(jìn)行分區(qū)

4.?sort_complex

對復(fù)數(shù)按照先實(shí)部后虛部的順序進(jìn)行排序。

示例

import numpy as np

a = np.sort_complex([5, 3, 6, 2, 1])

print(a)

b = np.sort_complex([1 + 2j, 2 - 1j, 3 - 2j, 3 - 3j, 3 + 5j])

print(b)

打印

5.?partition()?

指定一個數(shù)，對數(shù)組進(jìn)行分區(qū)

import numpy as np

a = np.array([3, 4, 2, 1])

b = np.partition(a, 3) # 將數(shù)組 a 中所有元素（包括重復(fù)元素）從小到大排列，3 表示的是排序數(shù)組索引為 3 的數(shù)字，比該數(shù)字小的排在該數(shù)字前面，比該數(shù)字大的排在該數(shù)字的后面

c = np.partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面，大于 3 的在后面，1和3之間的在中間

print(b)

print('-------------------------')

print(c)

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6.?argpartition

可以通過關(guān)鍵字 kind 指定算法沿著指定軸對數(shù)組進(jìn)行分區(qū)

找到數(shù)組的第 3 小（index=2）的值和第 2 大（index=-2）的值

示例

import numpy as np

arr = np.array([46, 57, 23, 39, 1, 10, 0, 120])

a = arr[np.argpartition(arr, 2)[2]]

print(a)

b = arr[np.argpartition(arr, -2)[-2]]

print(b)

打印

同時找到第 3 和第 4 小的值。注意這里，用 [2,3] 同時將第 3 和第 4 小的排序好，然后可以分別通過下標(biāo) [2] 和 [3] 取得。

示例

c=arr[np.argpartition(arr, [2,3])[2]]

print(c)

d=arr[np.argpartition(arr, [2,3])[3]]

print(d)

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7. argmax() 和 argmin()

numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函數(shù)分別沿給定軸返回最大和最小元素的索引。

示例

import numpy as np

a = np.array([[30, 40, 70], [80, 20, 10], [50, 90, 60]])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 argmax() 函數(shù)：')

print(np.argmax(a))

print('展開數(shù)組：')

print(a.flatten())

print('沿軸 0 的最大值索引：')

maxindex = np.argmax(a, axis=0)

print(maxindex)

print('沿軸 1 的最大值索引：')

maxindex = np.argmax(a, axis=1)

print(maxindex)

print('調(diào)用 argmin() 函數(shù)：')

minindex = np.argmin(a)

print(minindex)

print('展開數(shù)組中的最小值：')

print(a.flatten()[minindex])

print('沿軸 0 的最小值索引：')

minindex = np.argmin(a, axis=0)

print(minindex)

print('沿軸 1 的最小值索引：')

minindex = np.argmin(a, axis=1)

print(minindex)

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8. nonzero()

numpy.nonzero() 函數(shù)返回輸入數(shù)組中非零元素的索引。

示例

import numpy as np

a = np.array([[30, 40, 0], [0, 20, 10], [50, 0, 60]])

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('調(diào)用 nonzero() 函數(shù)：')

print(np.nonzero(a))

打印

9.?where()

numpy.where() 函數(shù)返回輸入數(shù)組中滿足給定條件的元素的索引。

import numpy as np

x = np.arange(9.).reshape(3, 3)

print('我們的數(shù)組是：')

print(x)

print('大于 3 的元素的索引：')

y = np.where(x > 3)

print(y)

print('使用這些索引來獲取滿足條件的元素：')

print(x[y])

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10.?extract()

numpy.extract() 函數(shù)根據(jù)某個條件從數(shù)組中抽取元素，返回滿條件的元素。

示例

條件放在前面，數(shù)組放在后面

import numpy as np

x = np.arange(9.).reshape(3, 3)

print ('我們的數(shù)組是：')

print (x)

# 定義條件, 選擇偶數(shù)元素

condition = np.mod(x,2) == 0

print ('按元素的條件值：')

print (condition)

print ('使用條件提取元素：')

print (np.extract(condition, x))

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五. 字節(jié)交換

1.介紹

在幾乎所有的機(jī)器上，多字節(jié)對象都被存儲為連續(xù)的字節(jié)序列。字節(jié)順序，是跨越多字節(jié)的程序?qū)ο蟮拇鎯σ?guī)則。

大端模式：指數(shù)據(jù)的高字節(jié)保存在內(nèi)存的低地址中，而數(shù)據(jù)的低字節(jié)保存在內(nèi)存的高地址中，這樣的存儲模式有點(diǎn)兒類似于把數(shù)據(jù)當(dāng)作字符串順序處理：地址由小向大增加，而數(shù)據(jù)從高位往低位放；這和我們的閱讀習(xí)慣一致。小端模式：指數(shù)據(jù)的高字節(jié)保存在內(nèi)存的高地址中，而數(shù)據(jù)的低字節(jié)保存在內(nèi)存的低地址中，這種存儲模式將地址的高低和數(shù)據(jù)位權(quán)有效地結(jié)合起來，高地址部分權(quán)值高，低地址部分權(quán)值低。

例如在 C 語言中，一個類型為 int 的變量 x 地址為 0x100，那么其對應(yīng)地址表達(dá)式&x的值為 0x100。且x的四個字節(jié)將被存儲在存儲器的 0x100, 0x101, 0x102, 0x103位置。

2. numpy.ndarray.byteswap()

numpy.ndarray.byteswap() 函數(shù)將 ndarray 中每個元素中的字節(jié)進(jìn)行大小端轉(zhuǎn)換。

示例

import numpy as np

a = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)

print('我們的數(shù)組是：')

print(a)

print('以十六進(jìn)制表示內(nèi)存中的數(shù)據(jù)：')

print(map(hex, a))

# byteswap() 函數(shù)通過傳入 true 來原地交換

print('調(diào)用 byteswap() 函數(shù)：')