Numpy常用函数：科学计算实现基础

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

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， 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

np.arange(10)

ones

zeros

empty

full

numpy常用random随机函数

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 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

randn

randint

random

choice

shuffle

permutation

normal

uniform

其他函数

函数	功能	格式
genfromtxt()	从指定文件夹中获取数据	np.genfromtxt(路径,dtype)
astype()	将ndarray结果的数组的类型进行改变	array.astype(type)
linspace()	在指定的间隔内返回均匀间隔的数字	linspace(start,stop,length)
exp()	返回e的幂次方	np.exp(array)
sqrt()	对矩阵的每一个元素进行开方	np.sqrt(array)
floor()	向下取整	np.floor(float)
argmax()	获取矩阵指定行或者列的最大值的下标 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)