NumPy 常用函数全解析：从字符串操作到统计分析

NumPy 是 Python 数据科学领域不可或缺的库，它提供了大量高效的数组操作和数学计算函数。本文基于《数据科学与计算》相关内容，整理了 NumPy 中常用的字符串函数、数学函数、算数函数和统计函数，适合初学者快速上手。

一、字符串函数：批量处理文本数据

NumPy 的np.char模块支持对数组中的字符串进行批量操作，无需循环即可处理多个元素。

字符串拼接与重复

np.char.add()：连接两个数组的对应字符串

np.char.multiply()：重复字符串指定次数

np.char.center()：居中字符串并填充

大小写转换：capitalize()（首字母大写）、title()（每个单词首字母大写）、lower()/upper()（全小写 / 大写）

 分割与修剪

• np.char.split()：按分隔符拆分字符串
• np.char.strip()：移除首尾指定字符
• np.char.join()：用分隔符连接字符串元素

np.char.encode()/np.char.decode()：字符串编码与解码（注意保持编码格式一致，否则会报错）

二、数学函数：满足数值计算需求

1. 三角函数

计算角度的正弦、余弦、正切值时，需先将角度转为弧度（乘以np.pi/180）

2. 舍入操作

• np.around()：四舍五入，可指定小数位数（负数表示整数位）
• np.floor()：向下取整（取小于等于该值的最大整数）
• np.ceil()：向上取整（取大于等于该值的最小整数）

三、算数函数：数组间的运算

1. 基本运算

• np.add()/np.subtract()：数组加法 / 减法
• np.multiply()/np.divide()：数组乘法 / 除法

2. 其他常用运算

• np.reciprocal()：求元素倒数
• np.power()：幂运算（底数数组 ^ 指数数组）
• np.mod()/np.remainder()：取模运算（两函数功能相同）

四、统计函数：数据分析好帮手

1. 极值与范围

• np.amin()/np.amax()：计算指定轴上的最小值 / 最大值
• np.ptp()：计算极差（最大值 - 最小值）

2. 集中趋势

• np.percentile()：计算分位数（如 50% 分位数即中位数）
• np.median()：直接计算中位数
• np.mean()：算术平均值
• np.average()：加权平均值（可指定权重）