Python科学计算 - Numpy快速入门(6)

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Python科学计算 - Numpy快速入门(6)

Astype方法

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						>>> a.astype(float)

						matrix([[ 12.,   3.,   5.],

						[ 32.,  23.,   9.],

						[ 10., -14.,  78.]])

Argsort方法

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						>>> a=np.matrix('12 3 5; 32 23 9; 10 -14 78')

						>>> a.argsort()

						matrix([[1, 2, 0],

						[2, 1, 0],

						[1, 0, 2]])

Clip方法

						>>> a

						matrix([[ 12,   3,   5],

						[ 32,  23,   9],

						[ 10, -14,  78]])

						>>> a.clip(12,32)

						matrix([[12, 12, 12],

						[32, 23, 12],

						[12, 12, 32]])

Cumprod方法

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						>>> a.cumprod(axis=1)

						matrix([[    12,     36,    180],

						[    32,    736,   6624],

						[    10,   -140, -10920]])

Cumsum方法

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						>>> a.cumsum(axis=1)

						matrix([[12, 15, 20],

						[32, 55, 64],

						[10, -4, 74]])

Tolist方法

1 2	`>>> b.tolist()` `[[12, 3, 5], [32, 23, 9], [10, -14, 78]]`

Tofile方法

1	`>>> b.tofile('d:\\b.txt')`

compress()方法

						>>> from numpy import *

						>>> a = array([10, 20, 30, 40])

						>>> condition = (a > 15) & (a < 35)

						>>> condition

						array([False, True, True, False], dtype=bool)

						>>> a.compress(condition)

						array([20, 30])

						>>> a[condition]                                      # same effect

						array([20, 30])

						>>> compress(a >= 30, a)                              # this form a

						so exists

						array([30, 40])

						>>> b = array([[10,20,30],[40,50,60]])

						>>> b.compress(b.ravel() >= 22)

						array([30, 40, 50, 60])

						>>> x = array([3,1,2])

						>>> y = array([50, 101])

						>>> b.compress(x >= 2, axis=1)                       # illustrates 

						the use of the axis keyword

						array([[10, 30],

						[40, 60]])

						>>> b.compress(y >= 100, axis=0)

						array([[40, 50, 60]])

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