Python中的科学计算库numpy的学习_numpy中常用的方法

##本博客将分为如下模块分别进行叙述：
-array数组
-数值计算
-排序操作
-数组形状（维度）
-数组的生成
-四则运算
-随机模块
-文件读写
###一、array数组
Note:
1.numpy中的ndarray类型要求其内部（数组/矩阵）元素类型（dtype）一致，若不一致则自动向下转化
2.ndarray2 = ndarray 不等于 ndarray2 = ndarray.copy()
3.bool类型ndarray当做索引
###二、数组内部（即数组元素之间）的数值计算
1.和

li_array = np.array([[1,2,3],
                     [4,5,6]])
np.sum(li_array, axis=0)
# li_array.sum(axis=0)

2.积

li_array.prod(axis=0)

3.求最大最小

np.max(ndarray=None, axis=None)
np.min(ndarray=None, axis=None)

4.返回索引

np.argmax(ndarray=None, axis=None)
np.argmin(ndarray=None, axis=None)

5.均值

np.max(ndarray=None, axis=None)

6.标准差

np.std(ndarray=None, axis=None)

7.方差

np.var(ndarray=None, axis=None)

8.限制数组元素的大小范围

np.clip(ndarray=None, start=None, end=None)

9.四舍五入

np.round(ndarray=None, decimals=None)  # decimals参数为指定精度，即小数点后几位