np.array 创建对象
shape 查看维度
ndim 查看数组的维数
np.arange(10).reshape(2,5)
reshape（2,5）创建从0-9 中创建两行五列的数组
np.vstack((x,y))
数组上下叠加a,b
np.hstack((x,y))
数组左右叠加
np.dstack((x,y))
数组相同位置元素叠加
np.column_stack((x,y))
数组按照列叠加
np.row_stack((x,y))
数组按照行叠加
np.vsplit(x,2)
第零个维度分割为两部分
np.hsplit(x,2)
第一个维度分割为两部分
np.dsplit(x,2)
按照元素内容分割为两个数组
x.size
数组元素总个数
x.astype(int)
转换类型
np.mean(x)
算数平均值
np.average(x,weights=y)
加权平均值
np.min(a)
np.max(a)
数组元素之间比较
np.median(a)
中位数
样本：从全体中随机抽取个体
样本平均值：所有数据之和除以数据个数
离差：单项数值与平均值之间的差
方差: 在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量
是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平均值的平均数
标准差: 标准差是方差的算术平方根。能反映一个数据集的离散程度
day02 numpy
numpy.apply_along_axis(fun,axis,arr)
fun: 作用于一个一维数组的函数
axis: 整数,第几个维度分割
arr: 输入的数组
np.clip(arr,min,max,out=None)
返回一个数组，其值介于最大值与最小值之间
np.compress(condition,arr,xis=None.out=None)
返回满足条件的一部分数组
np.cumprod(a)
np.cumprod(a,axis=0/1)
返回维度上元素乘积的累积