Numpy中ndarray类型数组的基本运算
对ndarray数组每个元素都求平方根：
data=np.arange(10)
print(np.sqrt(data))
# [0. 1. 1.41421356 1.73205081 2. 2.23606798
# 2.44948974 2.64575131 2.82842712 3. ]一些常用的方法：
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| abs | 计算绝对值 |
| sqrt | 计算平方根 |
| square | 计算平方 |
| exp | 计算指数e的x次方 |
| sign | 计算正负号：1、0、-1 |
| ceil | 计算大于等于该元素的最小整数 |
| floor | 计算小于等于该元素的最大整数 |
| isnan | 计算哪些元素是非数字 |
数组也可以进行加减运算
data1=np.array([1,2,3,4,5])
data2=np.array([1,2,3,4,5])
print(np.add(data1,data2))一些常见的两个数组可用方法：
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| add | 计算两个数组的和 |
| subtract | 从第一个数组减去第二个数组 |
| multiply | 计算两个数组元素的乘积（不是矩阵乘法） |
| divide | 第一个数组元素除以第二个数组元素 |
| power | 第一个数组元素A，第二个数组元素B，计算A的B次方 |
| fmax | 计算两个元素各个位置上更大的那个 |
| fmin | 计算两个元素各个位置上更小的那个 |
数学及统计方法，求和：
data=np.arange(10)
print(data.sum())
# 45平均值
data=np.arange(10)
print(data.mean())
# 4.5一些常用的统计方法：
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| sum | 计算数组中所有元素的和 |
| mean | 计算数组中所有元素的平均值 |
| std | 计算数组所有元素的标准差 |
| min、max | 计算数组所有元素中的最小、最大值 |
| argmin、argmax | 计算所有数组元素中最小、最大值对应的位置 |
数组的排序：
data=np.array([1,5,4,8,9,6,3,2])
data.sort()
print(data)
# [1 2 3 4 5 6 8 9]读取txt文件,delimiter表示分割符号。得到的为浮点型数值，如果想要转换为整数，可以修改为print(data.astype(int))
data=np.genfromtxt('data.txt',delimiter=',')
print(data)