1. 4.4 ndarray运算

1.1. 学习目标

应用数组的通用判断函数
应用np.where实现数组的三元运算

问题

如果想要操作符合某一条件的数据，应该怎么做？

1.2. 1 逻辑运算

# 生成10名同学，5门功课的数据
>>> score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))

# 取出最后4名同学的成绩，用于逻辑判断
>>> test_score = score[6:, 0:5]

# 逻辑判断, 如果成绩大于60就标记为True 否则为False
>>> test_score > 60
array([[ True,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True, False, False,  True],
       [False,  True,  True,  True,  True]])

# BOOL赋值, 将满足条件的设置为指定的值-布尔索引
>>> test_score[test_score > 60] = 1
>>> test_score
array([[ 1,  1,  1, 52,  1],
       [ 1,  1,  1, 59,  1],
       [ 1,  1, 44, 44,  1],
       [59,  1,  1,  1,  1]])

1.3. 2 通用判断函数

np.all()

# 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否全及格
>>> np.all(score[0:2, :] > 60)
False

np.any()

# 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否有大于90分的
>>> np.any(score[0:2, :] > 80)
True

1.4. 3 np.where(三元运算符)

通过使用np.where能够进行更加复杂的运算

np.where()

# 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60的置为1，否则为0
temp = score[:4, :4]
np.where(temp > 60, 1, 0)

复合逻辑需要结合np.logical_and和np.logical_or使用

# 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于60且小于90的换为1，否则为0
np.where(np.logical_and(temp > 60, temp < 90), 1, 0)

# 判断前四名学生,前四门课程中，成绩中大于90或小于60的换为1，否则为0
np.where(np.logical_or(temp > 90, temp < 60), 1, 0)

1.5. 4 统计运算

如果想要知道学生成绩最大的分数，或者做小分数应该怎么做？

1.5.1. 4.1 统计指标

在数据挖掘/机器学习领域，统计指标的值也是我们分析问题的一种方式。常用的指标如下：

min(a, axis)
- Return the minimum of an array or minimum along an axis.
max(a, axis])
- Return the maximum of an array or maximum along an axis.
median(a, axis)
- Compute the median along the specified axis.
mean(a, axis, dtype)
- Compute the arithmetic mean along the specified axis.
std(a, axis, dtype)
- Compute the standard deviation along the specified axis.
var(a, axis, dtype)
- Compute the variance along the specified axis.

1.5.2. 4.2 案例：学生成绩统计运算

进行统计的时候，axis 轴的取值并不一定，Numpy中不同的API轴的值都不一样，在这里，axis 0代表列, axis 1代表行去进行统计

# 接下来对于前四名学生,进行一些统计运算
# 指定列 去统计
temp = score[:4, 0:5]
print("前四名学生,各科成绩的最大分：{}".format(np.max(temp, axis=0)))
print("前四名学生,各科成绩的最小分：{}".format(np.min(temp, axis=0)))
print("前四名学生,各科成绩波动情况：{}".format(np.std(temp, axis=0)))
print("前四名学生,各科成绩的平均分：{}".format(np.mean(temp, axis=0)))

结果：

前四名学生,各科成绩的最大分：[96 97 72 98 89]
前四名学生,各科成绩的最小分：[55 57 45 76 77]
前四名学生,各科成绩波动情况：[16.25576821 14.92271758 10.40432602  8.0311892   4.32290412]
前四名学生,各科成绩的平均分：[78.5  75.75 62.5  85.   82.25]

如果需要统计出某科最高分对应的是哪个同学？

np.argmax(temp, axis=)
np.argmin(temp, axis=)

print("前四名学生，各科成绩最高分对应的学生下标：{}".format(np.argmax(temp, axis=0)))

结果：

前四名学生，各科成绩最高分对应的学生下标：[0 2 0 0 1]

1.6. 5 小结

逻辑运算【知道】
- 直接进行大于,小于的判断
- 合适之后,可以直接进行赋值
通用判断函数【知道】
- np.all()
- np.any()
统计运算【掌握】
- np.max()
- np.min()
- np.median()
- np.mean()
- np.std()
- np.var()
- np.argmax(axis=) — 最大元素对应的下标
- np.argmin(axis=) — 最小元素对应的下标

4.4 ndarray运算