本篇博客用于查询numpy库中常用的函数与方法。
numpy的N维数组对象ndarray。
下面所讲的函数都用numpy调用，而方法则ndarray对象调用。
ndarray属性
属性 | 说明 | ndim 维度 shape 尺度，返回(n行, m列)元组 size 元素个数，即n*m值 dtype 元素类型 itemsize 每个元素的大小，以字节为单位
数据类型 | 说明 | bool 布尔类型 intc 与C语言中的int类型一致 intp 用于索引的整数 int8 整数，取值[-128, 127] int16 整数，取值[-32768, 32767] int32 整数，取值[−231, 231−1] int64 整数，取值[−263, 263−1] uint8 无符号整数，取值[0, 255] uint16 无符号整数，取值[0, 65535] uint32 无符号整数, 取值[0, 232−1] uint64 无符号整数, 取值[0, 264−1] float16 半精度浮点数，1位符号位，5位指数，10位尾数 float32 半精度浮点数，1位符号位，8位指数，23位尾数 float64 半精度浮点数，1位符号位，11位指数，52位尾数 complex64 复数类型，虚实都是32位浮点数 complex128 复数类型，虚实都是64位浮点数
numpy函数
函数 | 说明 | array() 参数为列表创建数组，返回ndarray类型 arange(n) 类似range()，返回ndarray类型，元素从0到n-1 ones(shape) 根据参数shape生成全1数组，shape是元组类型 zeros(shape) 根据参数shape生成全0数组，shape是元组类型 full(shape, val) 根据参数shape生成数组，每个元素值都是val eye(n) 创建一个正方形的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0 ones_like(a) 根据数组a的形状生成一个全1数组 zeros_like(a) 根据数组a的形状生成一个全0数组 full_like(a, val) 根据数组a的形状生成一个全val数组 linspace() 根据起止数据等间距地填充数据，形成数组 concatenate() 将两个或多个数组合并成一个新的数组
ndarray数组的维度变换
方法 | 说明 | reshape(shape) 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变 resize(shape) 与reshape()功能一致，但修改原数组 swapaxes(ax1, ax2) 将数组n个维度中两个维度进行调换 flatten() 对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变 astype() 元素类型变换，原数组不变 tolist() 数组转化为列表，原数组不变 mean() 平均值
ndarray数组的运算函数
一元函数 | 说明 | abs(x)、fab(x) 计算x数组各元素的绝对值 sqrt(x) 计算x数组各元素的平方根 square(x) 计算x数组各元素的平方 log(x)、log10(x)、log2(x) 计算x数组各元素的对数 ceil(x)、floor(x) 取x数组各元素的整数部分 rint(x) 计算x数组各元素的四舍五入 modf(x) 将x数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回 cos(x)、cosh(x)、sin(x)、sinh(x)、tan(x)、tanh(x) 计算x数组各元素的普通型和双曲型三角函数 exp(x) 计算x数组各元素的指数值 sign(x) 计算x数组各元素的符号值，1(+)，0，-1(-)
二元函数 | 说明 | +、-、*、/、** 两个数组个袁术进行对应运算 maximun(x, y)、fmax()、minmum(x, y)、fmin() 元素级的最大值/最小值计算 mod(x, y) 元素级的模运算 copysign(x, y) 将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应的元素 >、<、>=、<=、==、!= 算法比较，产生布尔型数组
