NumPy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库

数组创建：（且会自动转换为一样的类型）

1、基本属性操作：

查看类型：

类型所占空间：

数量大小：

查看矩阵结构：

查看维度：

索引与切片：

2、数组结构

矩阵格式（多维）:


取值：几行几列 and赋值：


简单的赋值相当于引用，只能通过copy才能再分配空间，修改时才能互不干扰

等差数组

bool数组，可筛选数据

• 变成索引，将true的值取出
  
  筛选数据：
  
  np.where 得到所筛选数据的索引：
  

3、数组类型

指定数组所存类型：

指定类型为object，即可使多个类型共存：

数组类型转换asarray，转换之后记得另赋空间，原始的数组不会做改变：

4、数值运算

求和sum：

按轴求和：axis=0，纵轴和 | axis=1，横轴和

• -1为最后一个轴
  两种方式：

• np.sum()
• array.sum()

乘积：

最大最小值：(可指定轴)

最值所在索引：

mean均值、std标准差、var方差

对值做限制（小于2都变成2，大于4都变成4）：

四舍五入（+decimals精度）：

5、排序操作

默认按行（独立）排列：

将数值排序之后的索引（为排序的索引）：

向排好序的数组插入一些值，searchsorted可得到插入且排序好的索引：

在第三列为升序的情况下，同时改变其他行的顺序：

6、对数组形状的操作

改变结构shape，reshape：（大小不能改变）


增加数组维度 newaxis：

压缩操作：将空轴去掉（以上的1，1，1为空轴）

转置T或transpose：

数组连接：

• 注意括号*将括号内的数组连接
• axis=0/1，或者vstack、hstack
  
  
  将数组拉平：
  

7、数组生成

（1）

等距的生成：

生成log函数的值：

生成x、y的网格：


构造行或列向量：

（2）

全数字的矩阵生成：

类型定义：

先成成空的数组，在用fill填充：

**生成维度一样的矩阵： **

单位矩阵：

8、四则运算

对应位置相乘：（现x，y为向量）

矩阵相乘：（需维度相同）

• 先将y.shape=1，2再与（2，1）的x相乘

乘号 ‘ * ’ 会将维度不同的矩阵补全相乘：

逻辑与或非：

*9、随机模块

构造：rand为0-1区间的

一个随机数：

某个区间生成n的随机数：

生成服从高斯分布的随机数：传入参数

设定随机数的精度:

洗牌：打乱顺序

随机种子：

10、文件读写

写文件：

读入文件字符的两种方式：

• 一个一个字符的读
• 直接loadtxt（）：默认为空格为分割符
  
  

11、数组保存

数组存入txt:

• fmt:存入的类型
• delimiter：分隔符
  
  以np的形式保存和读出：
  、
  
  压缩文件的形式，存入多个np数组：
  

压缩文件的np读出：