python 幾天不用就覺得生疏，因此記錄一下：便於下次使用：
import numpy as np
生成方式：
np.array();np.arange();np.linspace();
隨機數：
np.random.random((2,3));np.random.randint(10,size=());np.random.rand(2,5);np.random.normal(())
切片：x[:],x[0,:]
拼接過程：
np.concatenate([x,y])#預設按第乙個軸合併，即橫軸
np.vstack([x,y])#豎直棧，表示行數擴充
np.hstack([x,y])#水平棧，表示列數擴增
陣列的**：
np.split(x,[n,m])#將陣列進行拆分，以n、m分別為拆分點，最後拆成拆分點+1；0-n-1、n-m-1，m-結束
np.vsplit(x,)#按照行進行拆分
np.hsplit(x,)#按照列進行拆分
numpy陣列具有的廣播機制(通用函式)：
np.array()+10；np.add(x,2);np.subtract、np.multiply、np.divide、np.power、np.mod
三角函式：
np.sin\cos\tan，以及反函式arcsin、arccos、arctan
np內建的聚合函式，速度較快：
np.sum,np.max,np.min，m為乙個array，m.sum(axis=0)#按照列進行聚合，axis=1按照行進行聚合
np.prod#計算元素的乘積，np.mean，np.std,np.var，np.argmax/argmin，np.any/np.all#驗證任何乙個/所有元素是否為真
np可以用來進行判斷：m>5,則可以返回乙個
true or false，然後進行計算，true處理為1,m.sum(m>3)，可以用來判斷陣列中某些值的個數
m[tind]#tind存放著表示索引的陣列，如tind可為[1,252]
python numpy基本操作
import numpy as np a np.array 1 2,3 4 b np.array 5 6,7 8 c np.array 1,2,3,4 4,5,6,7 7,8,9,10 print c array 1,2,3,4 4,5,6,7 7,8,9,10 a.shape 4,b.shape ...
Python Numpy安裝與基本操作
numpy numeric python 擴充套件包提供了陣列功能，以及對資料進行快速處理的函式。numpy 通常與 scipy scientific python 和 matplotlib 繪相簿 一起使用。numpy基本操作例項 pip install numpy 通過pip安裝numpy im...
python numpy相關操作
array np.array 1,2,3 2,3,4 print array print array.shape print array.size a np.array 2,3,4 1,2,3 dtype np.int print a,a.dtype,sep n a np.zeros 3,4 a1 ...