Python NumPy 矩阵操作： 均匀分布随机生成、行平均值处理、数据保存、行交换和排序

import numpy as np

# 生成随机矩阵
arr = np.random.uniform(low=10., high=20., size=(10, 5))

# (a)每行减去平均值
mean_arr = np.mean(arr, axis=1, keepdims=True)
new_arr = arr - mean_arr

# 打印原数组和新数组
print('原数组：\n', arr)
print('新数组：\n', new_arr)

# (b)保存至文本文件
np.savetxt('dat.csv', new_arr, fmt='%.3f', delimiter=',')

# (c)读取并交换第一行和第二行
loaded_arr = np.loadtxt('dat.csv', delimiter=',')
temp = loaded_arr[0].copy()
loaded_arr[0] = loaded_arr[1]
loaded_arr[1] = temp

# (d)按第二列排序
sorted_arr = loaded_arr[loaded_arr[:, 1].argsort()]

# 打印排序后的数组
print('排序后的数组：\n', sorted_arr)

本代码演示了使用 NumPy 库进行矩阵操作的基本步骤，包括随机生成、行平均值处理、数据保存、行交换和排序。通过这些操作，可以对矩阵数据进行灵活的处理和分析。

代码说明：

• np.random.uniform(low=10., high=20., size=(10, 5))：生成一个 10 行 5 列的随机矩阵，每个元素服从区间 [10, 20] 上的均匀分布。
• np.mean(arr, axis=1, keepdims=True)：计算矩阵 arr 每行的平均值，并保留维度，以便后续减法操作。
• np.savetxt('dat.csv', new_arr, fmt='%.3f', delimiter=',')：将矩阵 new_arr 保存到名为 'dat.csv' 的文本文件中，保留小数点后三位，并用逗号分隔。
• np.loadtxt('dat.csv', delimiter=',')：从 'dat.csv' 文件中读取矩阵数据。
• loaded_arr[loaded_arr[:, 1].argsort()]：根据第二列数据对矩阵 loaded_arr 进行排序。

通过以上代码，可以了解如何使用 NumPy 库进行矩阵操作的基本操作，并可以将其应用到其他矩阵处理和数据分析任务中。