查看“Numpy常用函数：科学计算实现基础”的源代码

== 创建array的便捷函数 ==
使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建
{| class="wikitable"
|-
! 函数 !! 功能  !! 格式
|-
| arange || 创建数字序列 || np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
|-
| ones || 创建全是1的数组  || np.ones(shape, dtype=None, order='C')
|-
| ones_like || 创建形状相同全是1的数组 || np.ones_like(a, dtype=float, order='C')
|-
| zeros || 创建全是0的数组  || np.zeros(shape, dtype=None, order='C')
|-
| zeros_like || 创建形状相同全是0的数组  || np.zeros_like(a, dtype=None)
|-
| empty || 创建全是0的数组，但是该数组只分配了空间，<br>里面的值也有可能是随机的 || np.empty(shape, dtype=float, order='C')
|-
| empty_like|| 创建形状相同全是0的数组 ||empty_like(prototype, dtype=None)
|-
| full|| 创建指定值的数组 ||np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
|-
| full_like|| 创建形状相同的数组 ||np.full_like(a, fill_value, dtype=None)
|}
=== arange ===
[[文件:arange.png]]<br>
<nowiki>
np.arange(10)
</nowiki>

=== ones ===
[[文件:ones.png]]
=== zeros ===
[[文件:zeros.png]]

=== empty ===
[[文件:empty.png]]
=== full ===
[[文件:full.png]]
== numpy常用random随机函数==
{| class="wikitable"
|-
! 函数 !! 功能  !! 格式
|-
| rand || 返回数据在[0, 1)之间，具有均匀分布 || rand(d0, d1, ..., dn)
|-
|randn || 返回数据具有标准正态分布（均值0，方差1）  || randn(d0, d1, ..., dn)

|-
|  randint || 生成随机整数，包含low，不包含high<br>如果high不指定，则从[0, low)中生成数字 || randint(low[, high, size, dtype])
|-
| random || 生成[0.0, 1.0)的随机数  || random([size])
|-
| choice || a是一维数组，从它里面生成随机结果  || choice(a[, size, replace, p])
|-
| shuffle || 把一个数组x进行随机排列|| shuffle(x)
|-
| permutation|| 把一个数组x进行随机排列，或者数字的全排列 ||permutation(x)
|-
| normal|| 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 ||normal([loc, scale, size])
|-
| uniform|| 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 ||uniform([low, high, size])
|}

===  rand===
[[文件:rand.png]]
=== randn===
[[文件:randn.png]]
=== randint===
[[文件:randint.png]]
=== random===
[[文件:random1.png]]

=== choice===
[[文件:choice.png]]
===shuffle ===
[[文件:shuffle.png]]
=== permutation===
[[文件:permutation.png]]
=== normal ===
[[文件:normal.png]]
=== uniform===
[[文件:uniform.png]]
== 其他函数 ==
{| class="wikitable"
|-
! 函数 !! 功能  !! 格式
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| genfromtxt()|| 从指定文件夹中获取数据 || np.genfromtxt(路径,dtype)
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|astype() || 将ndarray结果的数组的类型进行改变  || array.astype(type)
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|  linspace() || 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 || linspace(start,stop,length)
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| exp() || 返回e的幂次方  || np.exp(array)
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| sqrt() || 对矩阵的每一个元素进行开方  || np.sqrt(array)
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| floor() || 向下取整|| np.floor(float)
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| argmax()||获取矩阵指定行或者列的最大值的下标<br>axis=1代表行数。axis=0代表列数。||permutation(axis)
|-
| sort()|| 对array进行按照axis进行排列 ||sort(array , axis)
|}