NumPy 数学函数
NumPy 数学函数
NumPy是Python的一个包，主要用于数值计算。 NumPy包含大量的数学以及统计函数。数学函数包含了三角函数、算术函数、统计函数、线性代数函数和随机数生成函数。在数据分析和数据处理、科学计算等领域中具有广泛的用途。本文将会重点介绍NumPy的数学函数相关内容。
三角函数
numpy.sin()
numpy.sin（x）返回给定角x的正弦值。函数输入为弧度制，返回值的范围位于[-1,1]之间。
import numpy as np
x = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
print(np.sin(x))
输出结果：
array([0., 1. , 0.])
numpy.cos()
numpy.cos（x）返回参数x的余弦值。该参数同样为弧度值，返回值范围在(-1,1)之间。
import numpy as np
x = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
print(np.cos(x))
输出结果：
array([ 1.000000e+00, 6.123234e-17, -1.000000e+00])
numpy.tan()
numpy.tan（x）返回给定角的正切值，x为弧度制。返回的值范围不固定。
import numpy as np
x = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
print(np.tan(x))
输出结果：
array([ 0.00000000e+00, 1.63312394e+16, -1.22464680e-16])
算术函数
numpy.around()
numpy.around（a，decimals = 0）返回四舍五入到小数点后n位的值，若n为负数，则将整数位设为n。
import numpy as np
a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532])
print(np.around(a))
print(np.around(a, decimals = 1))
print(np.around(a, decimals = -1))
输出结果：
array([ 1., 6., 123., 1., 26.])
array([ 1. , 5.6, 123. , 0.6, 25.5])
array([ 0., 10., 120., 0., 30.])
numpy.floor()
numpy.floor（x）返回小于或等于给定数字x的最大整数，当x为负数时，取比当期整数小的最大整数。
import numpy as np
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])
print(np.floor(a))
输出结果：
array([-2., 1., -1., 0., 10.])
numpy.ceil()
numpy.ceil（x）返回大于或等于给定数字x的最小整数，当x为负数时，取比当期整数小的最大整数。
import numpy as np
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])
print(np.ceil(a))
输出结果：
array([-1., 2., -0., 1., 10.])
统计函数
numpy.min() 和 numpy.max()
numpy.min（a，axis，out，keepdims，initial，…）和numpy.max（a，axis，out，keepdims，initial，…）用于返回数组的最小值和最大值。
import numpy as np
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])
print(np.min(a))
print(np.max(a))
输出结果：
2
9
numpy.mean()
numpy.mean（a，axis，dtype，out，keepdims，…）返回指定轴上的算术平均值。
import numpy as np
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])
print(np.mean(a))
print(np.mean(a, axis = 0))
输出结果：
4.888888888888889
array([4.33333333, 5. , 5.66666667])
numpy.median()
numpy.median（a，axis，out，overwrite_input，…）返回沿轴向的中位数。
import numpy as np
a = np.array([[30,65,70],[80,95,10],[50,60,85]])
print(np.median(a))
print(np.median(a, axis = 0))
输出结果：
65.0
array([50., 65., 70.])
numpy.var()
numpy.var（a，axis，dtype，out，ddof，keepdims，…）返回沿给定轴的方差。
import numpy as np
a = np.array([[30,60,80],[90,70,15],[50,20,85]])
print(np.var(a))
print(np.var(a, axis = 0))
输出结果：
481.111111111111
array([280., 480., 400.])
线性代数函数
numpy.dot()
numpy.dot（x，y）计算两个数组的点积。
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[11,12],[13,14]])
print(np.dot(a, b))
输出结果：
array([[37, 40],
[85, 92]])
numpy.linalg.det()
numpy.linalg.det（a）计算给定方阵的行列式。
import numpy as np
a = np.array([[6,1,1],[4,-2,5],[2,8,7]])
print(np.linalg.det(a))
输出结果：
-306.0
随机数生成函数
numpy.random.rand()
numpy.random.rand（d0，d1，…，dn）此函数根据给定维度生成[0,1)之间的随机数。可以将参数看作一个指定形状的数组。
import numpy as np
print(np.random.rand())
print(np.random.rand(5))
输出结果：
0.3178551612951711
array([0.8579478 , 0.72040141, 0.11129457, 0.55480094, 0.7804907 ])
numpy.random.randn()
numpy.random.randn（d0，d1，d2，…，dn）函数返回一个样本，具有标准正态分布。
import numpy as np
print(np.random.randn())
print(np.random.randn(2, 2))
输出结果：
-0.6698177217424291
array([[-0.20092486, -0.55847229],
[-1.4201186 , -0.27241791]])