ndarray 的常用属性及函数

A NumPy函数和属性：

类型	类型代码	说明
int8、uint8	i1、u1	有符号和无符号8位整型（1字节）
int16、uint16	i2、u2	有符号和无符号16位整型（2字节）
int32、uint32	i4、u4	有符号和无符号32位整型（4字节）
int64、uint64	i8、u8	有符号和无符号64位整型（8字节）
float16	f2	半精度浮点数
float32	f4、f	单精度浮点数
float64	f8、d	双精度浮点数
float128	f16、g	扩展精度浮点数
complex64	c8	分别用两个32位表示的复数
complex128	c16	分别用两个64位表示的复数
complex256	c32	分别用两个128位表示的复数
bool	?	布尔型
object	O	python对象
string	Sn	固定长度字符串，每个字符1字节，如S10
unicode	Un	固定长度Unicode，字节数由系统决定，如U10

表2.1.A.1 NumPy类型

生成函数	作用
np.array( x)	将输入数据转化为一个ndarray
np.array( x, dtype)	将输入数据转化为一个类型为type的ndarray
np.asarray( array )	将输入数据转化为一个新的（copy）ndarray
np.ones( N )	生成一个N长度的一维全一ndarray
np.ones( N, dtype)	生成一个N长度类型是dtype的一维全一ndarray
np.ones_like( ndarray )	生成一个形状与参数相同的全一ndarray
np.zeros( N)	生成一个N长度的一维全零ndarray
np.zeros( N, dtype)	生成一个N长度类型位dtype的一维全零ndarray
np.zeros_like(ndarray)	类似np.ones_like( ndarray )
np.empty( N )	生成一个N长度的未初始化一维ndarray
np.empty( N, dtype)	生成一个N长度类型是dtype的未初始化一维ndarray
np.empty(ndarray)	类似np.ones_like( ndarray )
np.eye( N )	创建一个N * N的单位矩阵（对角线为1，其余为0）
np.identity( N )	N的单位矩阵（对角线为1，其余为0）
np.arange( num)	生成一个从0到num-1步数为1的一维ndarray
np.arange( begin, end)	生成一个从begin到end-1步数为1的一维ndarray
np.arange( begin, end, step)	生成一个从begin到end-step的步数为step的一维ndarray
np.mershgrid(ndarray, ndarray,…)	生成一个ndarray * ndarray * …的多维ndarray
np.where(cond, ndarray1, ndarray2)	根据条件cond，选取ndarray1或者ndarray2，返回一个新的ndarray
np.in1d(ndarray, [x,y,…])	检查ndarray中的元素是否等于[x,y,…]中的一个，返回bool数组

矩阵函数	说明2
np.diag( ndarray)	以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素
np.diag( [x,y,…])	将一维数组转化为方阵（非对角线元素为0）
np.dot(ndarray, ndarray)	矩阵乘法
np.trace( ndarray)	计算对角线元素的和

排序函数	说明
np.sort( ndarray)	排序，返回副本
np.unique(ndarray)	返回ndarray中的元素，排除重复元素之后，并进行排序
np.intersect1d( ndarray1, ndarray2)	返回二者的交集并排序。
np.union1d( ndarray1, ndarray2)	返回二者的并集并排序。
np.setdiff1d( ndarray1, ndarray2)	返回二者的差。
np.setxor1d( ndarray1, ndarray2)	返回二者的对称差

B NumPy.ndarray函数和属性：

属性	说明
ndarray.ndim	获取ndarray的维数
ndarray.shape	获取ndarray各个维度的长度
ndarray.dtype	获取ndarray中元素的数据类型
ndarray.T	简单转置矩阵ndarray

表2.1.B.1 ndarray属性

函数	说明
ndarray.astype(dtype)	转换类型，若转换失败则会出现TypeError
ndarray.copy()	复制一份ndarray(新的内存空间)
ndarray.reshape((N,M,…))	将ndarray转化为NM…的多维ndarray（非copy）
ndarray.transpose((xIndex,yIndex,…))	根据维索引xIndex,yIndex…进行矩阵转置，依赖于shape，不能用于一维矩阵（非copy）
ndarray.swapaxes(xIndex,yIndex)	交换维度（非copy）
计算函数	说明
ndarray.mean( axis=0 )	求平均值
ndarray.sum( axis= 0)	求和
ndarray.cumsum( axis=0)	累加
ndarray.cumprod( axis=0)	累乘
ndarray.std()	方差
ndarray.var()	标准差
ndarray.max()	最大值
ndarray.min()	最小值
ndarray.argmax()	最大值索引
ndarray.argmin()	最小值索引
ndarray.any()	是否至少有一个True
nndarray.dot( ndarray)	计算矩阵内积
排序函数	说明
ndarray.sort(axis=0)	排序，返回源数据

表2.1.B.2 ndarray函数

ndarray[n]	选取第n+1个元素
ndarray[n:m]	选取第n+1到第m个元素
ndarray[:]	选取全部元素
ndarray[n:]	选取第n+1到最后一个元素
ndarray[:n]	选取第0到第n个元素
ndarray[ bool_ndarray ]注：bool_ndarray表示bool类型的ndarray	选取为true的元素
ndarray[[x,y,m,n]]…	选取顺序和序列为x、y、m、n的ndarray
ndarray[n,m]	选取第n+1行第m+1个元素
ndarray[n][m]	选取第n+1行第m+1个元素
ndarray[n,m,…]	选取n行n列…的元素表2.1.B.3 ndarray索引/切片方式
ndarray[n][m]…	选取n行n列…的元素表2.1.B.3 ndarray索引/切片方式

C NumPy.random函数和属性：

函数	说明
seed()	确定随机数生成种子
seed(int)	确定随机数生成种子
seed(ndarray)	确定随机数生成种子
permutation(int)	返回一个一维从0~9的序列的随机排列
permutation(ndarray)	返回一个序列的随机排列列
shuffle(ndarray)	对一个序列就地随机排列
rand(int)	产生int个均匀分布的样本值
randint(begin,end,num=1)	从给定的begin和end随机选取num个整数
randn(N, M, …)	生成一个NM…的正态分布（平均值为0，标准差为1）的ndarray
normal(size=(N,M,…))	生成一个NM…的正态（高斯）分布的ndarray
beta(ndarray1,ndarray2)	产生beta分布的样本值，参数必须大于0
chisquare()	产生卡方分布的样本值
gamma()	产生gamma分布的样本值
uniform()	产生在[0,1)中均匀分布的样本值

注意: 每个统计函数都可以按行和列来统计计算; 当 axis=1 时，表示沿着横轴计算; 当 axis=0 时，表示沿着纵轴计算;