NumPy 是 Python 语言的一个扩展程序库。支持高阶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。

numpy

shape
size
dtype

使用 numpy 的其他方法来创建 array

通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy 提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这就减少了数组增长的必要，因为 数组增长的操作花费很大 。

array, zeros, zeros_like, ones, ones_like, empty, empty_like, arange, linspace, numpy.random.rand, numpy.random.randn, fromfunction, fromfile

配合 reshape 使用
如果在 reshape 操作中将维度指定为-1，则会自动计算其他维度

reshape and resize `s return

将不同数组堆叠在一起
vstack,hstack

数组打印

  • 最后一个轴从左到右打印，
  • 倒数第二个从上到下打印，
  • 其余的也从上到下打印，每个切片与下一个用空行分开。

注意事项

使用多个数值参数调用 array 函数，而不是提供一个数字列表（List）作为参数。

>>> a = np.array(1,2,3,4)    # WRONG
>>> a = np.array([1,2,3,4])  # RIGHT

array 的常用函数

dot
unique
sum
max\min

all, any, apply_along_axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, corrcoef, cov, cross, cumprod, cumsum, diff, dot, floor, inner, inv, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sort, std, sum, trace, transpose, var, vdot, vectorize, where

I/O

np.save(‘one_array’,x)
np.load(‘one_array.npz’)

np.savez(‘two_array’,a=x,b=y)
c = np.load(‘two_array.npz’)
c[‘a’],c[‘b’]

矩阵

创建矩阵

np.mat([[1,2,3],[4,5,6])
np.mat(array) # 数组转换

矩阵运算

满足基本的矩阵运算, 乘法运算时要注意行列约束

访问

  • 按位索引
  • 切片访问(二维数组的切片)
    多维（Multidimensional） 数组每个轴可以有一个索引。

当提供比轴数更少的索引时，缺失的索引被认为是一个完整切片
e.g.

b[-1]

迭代（Iterating） 多维数组是相对于第一个轴完成的

但是，如果想要对数组中的每个元素执行操作，可以使用 flat 属性，该属性是数组中所有元素的迭代器

for element in b.flat:
     print(element)

Indexing, Indexing (reference), newaxis, ndenumerate, indices

形状操作

一个数组具有由每个轴上的元素数量给出的形状：

>>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
>>> a
array([[ 2.,  8.,  0.,  6.],
       [ 4.,  5.,  1.,  1.],
       [ 8.,  9.,  3.,  6.]])
>>> a.shape
(3, 4)

对于任何输入数组，函数 row_stack 相当于 vstack。一般来说，对于具有两个以上维度的数组，hstack 沿第二轴堆叠，vstack 沿第一轴堆叠，concatenate 允许一个可选参数，给出串接应该发生的轴。

将一个数组分成几个较小的数组

使用 hsplit ，可以沿其水平轴拆分数组，通过指定要返回的均匀划分的数组数量，或通过指定要在其后进行划分的列：

vsplit 沿纵轴分割，并且 array_split 允许指定沿哪个轴分割。

深拷贝\浅拷贝

简单赋值不会创建数组对象或其数据的拷贝。

Python 将可变对象作为引用传递，所以函数调用不会复制。

不同的数组对象可以共享相同的数据。 view 方法创建一个新的数组对象，它查看相同的数据。

copy 方法生成数组及其数据的完整拷贝。

fancy indexing

附录

数学运算 ufunc

方法描述
add(x1, x2, /[, out, where, casting, order, …])按元素添加参数。
subtract(x1, x2, /[, out, where, casting, …])从元素方面减去参数。
multiply(x1, x2, /[, out, where, casting, …])按元素计算多个参数。
divide(x1, x2, /[, out, where, casting, …])逐个元素方式返回输入的真正除法。
logaddexp(x1, x2, /[, out, where, casting, …])输入的指数之和的对数。
logaddexp2(x1, x2, /[, out, where, casting, …])以-2 为基的输入的指数和的对数。
true_divide(x1, x2, /[, out, where, …])以元素方式返回输入的真正除法。
floor_divide(x1, x2, /[, out, where, …])返回小于或等于输入除法的最大整数。
negative(x, /[, out, where, casting, order, …])数字否定，元素方面。
positive(x, /[, out, where, casting, order, …])数字正面，元素方面。
power(x1, x2, /[, out, where, casting, …])第一个数组元素从第二个数组提升到幂，逐个元素。
remainder(x1, x2, /[, out, where, casting, …])返回除法元素的余数。
mod(x1, x2, /[, out, where, casting, order, …])返回除法元素的余数。
fmod(x1, x2, /[, out, where, casting, …])返回除法的元素余数。
divmod(x1, x2[, out1, out2], / [[, out, …])同时返回逐元素的商和余数。
absolute(x, /[, out, where, casting, order, …])逐个元素地计算绝对值。
fabs(x, /[, out, where, casting, order, …])以元素方式计算绝对值。
rint(x, /[, out, where, casting, order, …])将数组的元素舍入为最接近的整数。
sign(x, /[, out, where, casting, order, …])返回数字符号的元素指示。
heaviside(x1, x2, /[, out, where, casting, …])计算 Heaviside 阶跃函数。
conj(x, /[, out, where, casting, order, …])以元素方式返回复共轭。
exp(x, /[, out, where, casting, order, …])计算输入数组中所有元素的指数。
exp2(x, /[, out, where, casting, order, …])计算输入数组中所有 p 的 2**p。
log(x, /[, out, where, casting, order, …])自然对数，元素方面。
log2(x, /[, out, where, casting, order, …])x 的基数为 2 的对数。
log10(x, /[, out, where, casting, order, …])以元素方式返回输入数组的基数 10 对数。
expm1(x, /[, out, where, casting, order, …])计算数组中所有元素的 exp(x)-1。
log1p(x, /[, out, where, casting, order, …])返回一个加上输入数组的自然对数，逐个元素。
sqrt(x, /[, out, where, casting, order, …])以元素方式返回数组的正平方根。
square(x, /[, out, where, casting, order, …])返回输入的元素方块。
cbrt(x, /[, out, where, casting, order, …])以元素方式返回数组的立方根。
reciprocal(x, /[, out, where, casting, …])以元素为单位返回参数的倒数。