Numpy常用函数

生成函数

函数	功能
np.array(x,dtype)	将输入数据转化为一个类型为type的ndarray
np.asarray(array)	将数据转化为一个新的ndarray
np.ones(N,dtype)	生成一个N长度的一维全1的ndarray
np.zeros(N,dtype)	生成一个N长度的一维全0的ndarray
np.empty(N,dtype)	生成一个N长度的一维未初始化的ndarray
np.eye(N)	创建一个N*N的单位矩阵
np.arange(num)/(begin,end,step)	生成一个从begin到end-1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

函数	功能
np.diag(ndarry)	以一维数组的行书返回方阵的对角线（火非对角线）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

函数	功能
sort(ndarray)	排序，返回副本
unique(ndarray)	返回ndarray中的元素，排除重复元素之后，并进行排序
intersect1d(ndarray1,ndarray2)	返回二者的交集并排序
union1d(ndarray1,ndarray2)	并集并排序

一元计算函数

• abs
• fabs
• mean
• sqrt
• square
• exp
• log、log10、log2、log1p
• sign：计算正负号1，0，-1
• ceil：大于等于该值的最小整数
• floor：小于等于该值的最大整数
• rint：四舍五入到最近的整数，保留dtype
• modf：将数组的小数和整数部分以两个独立的数组方式返回
• isnan：返回bool型数组
• isfinite：返回一个判断是否是又穷的bool数组
• isinf：返回一个判断是否是无穷的bool数组
• cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh
• arccos
• logical_not：计算各元素not x的真值

补充

函数	功能
clip(array,array_min,array_max)	小于最小的变成最小
array.flatten*()	扁平化
A = np.array([1,1,1])[:,np.newaxis]	array的转置
C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)	合并
np.split(A, 2, axis=1)	等量分割
print(np.array_split(A, 3, axis=1))	不等量分割
np.vsplit(A, 3)	np.split(A, 3, axis=0)

花式索引

#利用整数数组进行索引，先初始化一个8*4的矩阵
arr=np.empty((8,4))
for i in range(8):
    arr[i]=i
print arr
#为了以特定顺序选取行子集，只需传入一个用于指定顺序的列表或ndarray
print arr[[4,3,0,6]]
#print arr[np.array[4,3,0,6]]
#使用负数索引将会从末尾
print arr[[-3,-5,-7]]

#一次传入多个索引数组会有一点特别，返回的是一个一维数组，其中元素对应各个索引元组

print "初始化一个数组"  
arr = np.arange(32).reshape(8,4)  
print arr  
print "多个索引数组"  
print arr[[1,5,7,2],[0,3,1,2]]#返回一个数组最终的元素（1,0）、（5,3）、（7、1）、（2、2）  
#如果要得到矩形区域的话，可以这样  
print "得到矩形区域"  
print arr[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]]  
#另一种利用np.ix函数，他可以将两个一维的整数数组转化为方形区域的索引器