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摘要：概述在中存在著通用函數(shù)和聚合去對數(shù)據(jù)進行處理通過向量進行對數(shù)據(jù)數(shù)組的計算而這些向量主要依靠一些通用函數(shù)而聚合是對面對大量數(shù)據(jù)時獲取描述性統(tǒng)計信息的方法。三角函數(shù)提供了大量好用的通用函數(shù)，其中對于數(shù)據(jù)科學家最有用的就是三角函數(shù)。
概述
在Numpy中存在著通用函數(shù)和聚合去對數(shù)據(jù)進行處理,numpy通過向量進行對數(shù)據(jù)數(shù)組的計算,而這些向量主要依靠一些通用函數(shù),而聚合是numpy對面對大量數(shù)據(jù)時獲取描述性統(tǒng)計信息的方法。
numpy的通用函數(shù)
1、為什么用numpy的通用函數(shù)而不用Python的循環(huán)做逐個元素的計算
NumPy 提供了一個簡單靈活的接口來優(yōu)化數(shù)據(jù)數(shù)組的計算,使得numpy成為python數(shù)據(jù)科學中極其重要的一部分。Numpy主要是通過向量進行操作的，而這些操作主要依靠他的一些通用函數(shù)實現(xiàn)，接下來，我們就去學習這些通用函數(shù)，以方便我們提高元素重復計算的效率。
學習numpy通用函數(shù)，我們首先舉個例子：
假設(shè)我們想要計算一個數(shù)組元素的倒數(shù)：
方法1：用循環(huán)迭代執(zhí)行
方法2：用Numpy的通用函數(shù)進行計算
1.1用Python的循環(huán)語句實現(xiàn)
1.2 用numpy的通用函數(shù)實現(xiàn)
1.3對比一下兩者運行的時間
這時候就會發(fā)現(xiàn)循環(huán)的時間復雜度很高,直接用數(shù)組通用函數(shù)進行計算,速度是python代碼循環(huán)進行計算的10倍左右。
2、常用通用函數(shù)
2.1數(shù)組的運算
NumPy 通用函數(shù)的使用方式非常自然，因為它用到了 Python 原生的算術(shù)運算符，標準的 加、減、乘、除都可以使用：
加法,直接用+號或者使用np.add()
除法,使用/號或者np.divide()
平方,使用**或者np.power()
乘法,使用*號或者np.multiply()
剩余的通用函數(shù)操作:
運算符
對應(yīng)的通用函數(shù)
描述
+
Np.add
加法運算(即 1 + 1 = 2)
-
Np.subtract
減法運算(即 3 - 2 = 1)
-
Np.negative
負數(shù)運算(即 -2)
*
Np.multiply
乘法運算(即 2 * 3 = 6)
/
Np.divide
除法運算(即 3 / 2 = 1.5)
//
Np.floor_divide
地板除法運算(floor division,即3//2 = 1)
**
Np.power
指數(shù)運算(即 2 ** 3 = 8)
%
Np.mod
模 / 余數(shù)(即 9 % 4 = 1)
2.2絕對值
正如NumPy 能理解 Python 內(nèi)置的運算操作， NumPy 也可以理解 Python 內(nèi)置的絕對值 函數(shù)：
Numpy的計算速度還是快一些的。
2.3三角函數(shù)
NumPy 提供了大量好用的通用函數(shù)，其中對于數(shù)據(jù)科學家最有用的就是三角函數(shù)。首先定義一個角度數(shù)組：
然后進行三角函數(shù)運算
當然反三角函數(shù)也是支持的
2.4指數(shù)和對數(shù)
Numpy中也提供了對指數(shù)和對數(shù)進行運算的方法
指數(shù)運算
以e為底的對數(shù)運算
以2為底的對數(shù)運算
以10為底的對數(shù)運算
通用函數(shù)特性
1.指定輸出
在進行大量運算時，有時候指定一個用于存放運算結(jié)果的數(shù)組是非常有用的。不同于創(chuàng)建 臨時數(shù)組，你可以用這個特性將計算結(jié)果直接寫入到你期望的存儲位置。所有的通用函數(shù) 都可以通過out參數(shù)來指定計算結(jié)果的存放位置：
這個特性也可以被用作數(shù)組視圖，例如可以將計算結(jié)果寫入指定數(shù)組的每隔一個元素的位置：
2.聚合
對通用函數(shù)調(diào)用reduce方法會返回數(shù)組中所有元素的和:
對內(nèi)積調(diào)用reduce也同樣會返回數(shù)組的內(nèi)積
對通用函數(shù)調(diào)用accumulate,會返回每次計算的結(jié)果
3.外積
任何通用函數(shù)都可以用 outer 方法獲得兩個不同輸入數(shù)組所有元素對的函數(shù)運算結(jié)果。這意味著你可以用一行代碼實現(xiàn)一個乘法表：
三、聚合:最大值、最小值和其他值
當我們面對大量的數(shù)據(jù)時，首先想到的就是去獲取他們的一些描述性統(tǒng)計信息，比如中值、中位數(shù)、均值、最大值、最小值、和、乘積等。Numpy內(nèi)置的一些方法，在求取這些信息時，會非常的便利和高效。下面我們就去介紹一些比較常用的：
1.數(shù)組值求和
由于Numpy的sum函數(shù)是在編譯的過程中進行計算的，因此速度會比python的sum更快一些。
2、最大值和最小值
同樣，Python也有內(nèi)置的min函數(shù)和max函數(shù),分別被用于獲取給定數(shù)組的最小值和最大值：
對于 min、 max、 sum 和其他 NumPy 聚合，一種更簡潔的語法形式是數(shù)組對象直接調(diào)用這些方法：
3、多維度聚合
一種常用的聚合操作是沿著一行或者一列聚合。例如，有著一個二維數(shù)組，我們想要統(tǒng)計他的一些聚合信息：
默認情況下，每一個Numpy聚合函數(shù)都會返回對整個數(shù)組的聚合結(jié)果：
聚合函數(shù)還有一個參數(shù)，用于指定沿著哪個軸的方向進行聚合。例如，可以通過指定 axis=0 找到每一列的最小值：
找到行的最大值類似的操作，讓axis = 1 就可以實現(xiàn)
axis 關(guān)鍵字指定的是數(shù)組將會被折疊的維度，而不是將要返回的維度。因此指定 axis=0 意味著第一個軸將要被折疊——對于二維數(shù)組，這意味著每一列的值都將被聚合。
4、其他聚合函數(shù)
Python中其他可用的聚合函數(shù):
函數(shù)名稱
NaN安全版本
描述
np.sum
np.nansum
計算元素的和
np.prod
np.nanprod
計算元素的積
np.mean
np.nanmean
計算元素的平均值
np.std
np.nanstd
計算元素的標準差
np.var
np.nanvar
計算元素的方差
np.min
np.nanmin
找出最小值
np.max
np.nanmax
找出最大值
np.argmin
np.nanargmin
找出最小值的索引
np.argmax
np.nanargmax
找出最大值的索引
np.median
np.nanmedian
計算元素的中位數(shù)
np.percentile
np.nanpercentile
計算基于元素排序的統(tǒng)計值
np.any
N/A
驗證任何一個元素是否為真
np.all
N/A
驗證所有元素是否為真
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