Numpy常用函数解释总结

numpy.append()函数用于将值添加到数组末尾。
numpy.insert()函数用于沿指定轴将值插入到指定下标之前。
numpy.unique() 函数接受一个数组,去除其中重复元素,并按元素由小到大返回一个新的无元素重复的元组或者列表。
numpy.vstack()函数用于将输入数组的序列垂直堆叠成一个数组。
numpy.insert()函数用于沿指定轴将值插入到指定下标之前。
numpy.dot()函数计算两个数组的点积，即元素对应相乘。
numpy.vdot()函数主要是用于两个向量的点积计算。
numpy.delete()函数用于删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组。
numpy.matmul()函数返回两个数组的矩阵乘积。

numpy.inner()函数返回一维数组的向量内积。
numpy.determinant()函数用于数组的行列式计算。
numpy.solve()函数用于给出矩阵形式的线性方程的解。
numpy.hstack()函数用于水平堆叠输入数组的序列(即按列排列)以形成单个数组。
numpy.concatenate()函数主要作用是沿现有的某个轴对一系列数组进行拼接。
numpy.resize()函数用于返回具有指定形状的新数组。
numpy.inv()函数用于计算矩阵的乘法逆矩阵。

numpy.ndarray.flatten()函数返回一个折叠成一维的数组副本。
numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵,对角线元素为 1,其他位置为零。
numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。
numpy.broadcast_to()函数用于将数组广播为新形状。
numpy.reshape()函数能够在不改变数据的条件下修改数组形状。
numpy.swapaxes()函数互换一个数组的两个轴。
numpy.transpose() 函数用于反转或置换数组的轴。

numpy.expand_dims()函数是通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状。
numpy.rollaxis()函数用于向后滚动特定的轴到一个特定位置。
numpy.stack()函数用于沿新轴连接数组序列。
numpy.split()函数用于沿特定的轴将数组分割为子数组。
numpy.squeeze()函数的作用是去掉矩阵里维度为1的维度。

numpy.frombuffer()函数用于将data以流的形式读入转化成ndarray对象，将缓冲区解释为一维数组。
numpy.fromiter()函数用于从可迭代对象创建新的一维数组。 


numpy.zeros()创建一个所有元素都为0的矩阵；
numpy.arange()创建区间数组；
numpy.linspace()创建等差数列；
numpy.logspace()创建等比数列。
numpy.ones()用于创建一个所有元素都为1的矩阵，数组维度需要指定。
numpy.eye() 创建对角元素为1，其他元素为0的单位矩阵。
numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。


数组对象具有如下常用属性
ndim:n-dimension ,维度
shape: 形状，每个维度上相应长度¶
dtype: : 数据类型
size: 数组元素的个数
itemsize: 一个数组元素占用内存空间，字节为单位

numpy的统计函数
sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis为整数或者元组
mean(a, axis = None) : 同理，计算平均值
average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值
std（a, axis = None） ：同理，计算标准差
var（a, axis = None）: 计算方差
eg： np.mean(a, axis =1) ： 对数组a的第二维度的数据进行求平均
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
np.average(a, axis =0, weights =[10, 5, 1]) : 对a第一各维度加权求平均，weights中为权重，注意要和a的第一维匹配

min(a) max(a) : 计算数组a的最小值和最大值
argmin(a) argmax(a) : 计算数组a的最小、最大值的下标（注：是一维的下标）
unravel_index(index, shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标
ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差
median(a) : 计算数组a中元素的中位数（中值）
np.gradient(a) ： 计算数组a中元素的梯度，f为多维时，返回每个维度的梯度


rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1）的浮点数，服从均匀分布
randn(d0, d1, …,dn)：标准正态分布
randint(low， high,（ shape）): 依shape创建随机整数或整数数组，范围是[ low, high）
seed(s) ： 随机数种子

shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列，改变数组a
permutation(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列， 但是不改变原数组，将生成新数组
choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率p抽取元素， 形成size形状新数组，replace表示是否可以重用元素，默认为False。

uniform(low, high, size) : 产生均匀分布的数组，起始值为low，high为结束值，size为形状
normal(loc, scale, size) : 产生正态分布的数组， loc为均值，scale为标准差，size为形状
poisson(lam, size) : 产生泊松分布的数组， lam随机事件发生概率，size为形状