Numpy学习笔记5——数组间运算

1. 数组跟数

对数组当中的数字进行运算

2. 数组与数组（广播机制 ）

执行广播机制的前提在于，两个ndarray执行的是element-wise的运算，而不是矩阵乘法的运算，矩阵乘法运算时需要维度之间严格匹配，broadcast机制的功能是为了方便不同形状的array进行数学运算
条件：shape 其中相对应的地方为1或相等

3. 矩阵运算（会经常用到）

矩阵就是一种特殊的二维数组（运算机制）

• np.mat()
  将数组转换为矩阵
  -np.matmul()
  矩阵乘法
  (M,N) * (N,L) = (M,L)

4. 数据的合并和分割

合并：

• numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)
  axis=1的时候按照行方向拼在一起
  axis=0的时候按照列方向拼在一起
• numpy.hstack(tup)
• numpy.vstack(tup)

分割：
-numpy.split(ary, indics_of_sections, axis=0 )

5. IO操作

numpy并不适合去读取处理数据

• numpy.genfromtxt()

6. 缺失值处理

如果将数据中单纯的把nan替换为0，则替换之后的均值肯定会变小
所以更一般的方式是把缺失的数据替换为均值（中值）或者直接删除有缺失值的一行
np.nan是一个float类型