In [1]:
import numpy as np
In [4]:
x=[[1,2,3,4],[6,7,8,9],[4,5,6,7]]
x
Out[4]:
[[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 7]]
In [3]:
ar=np.array(x)
ar
Out[3]:
array([[1, 2, 3, 4],
       [6, 7, 8, 9],
       [4, 5, 6, 7]])
In [5]:
ar[:,(1,2)]
Out[5]:
array([[2, 3],
       [7, 8],
       [5, 6]])
In [6]:
ar[:,(0,1)]
Out[6]:
array([[1, 2],
       [6, 7],
       [4, 5]])
In [7]:
ar[:,0:2]
Out[7]:
array([[1, 2],
       [6, 7],
       [4, 5]])
In [8]:
ar[:,0:3]
Out[8]:
array([[1, 2, 3],
       [6, 7, 8],
       [4, 5, 6]])
In [9]:
ar+1
Out[9]:
array([[ 2,  3,  4,  5],
       [ 7,  8,  9, 10],
       [ 5,  6,  7,  8]])
In [10]:
ar*7
Out[10]:
array([[ 7, 14, 21, 28],
       [42, 49, 56, 63],
       [28, 35, 42, 49]])
In [11]:
np.mean(ar)
Out[11]:
5.166666666666667
In [12]:
np.std(ar)
Out[12]:
2.3392781412697
In [13]:
teamleads=np.array(['Adam', 'Mark','Antony', 'Deb', 'adam', 'Adam', 'Deb'])
In [14]:
np.unique(teamleads)
Out[14]:
array(['Adam', 'Antony', 'Deb', 'Mark', 'adam'], dtype='<U6')
In [ ]: