一、创建数组
1、a rray ：它用于创建一维或多维数组 （array 数组）
import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5])
array([5, 7, 9])
3 、Linspace ：创建一个具有指定间隔的浮点数 的数组。 （lin-space 林空间）
start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数
np.linspace(10,100,10)
[8, 6, 3, 2, 0]
（2）np.random.randint(4, 9, size=(3, 5)) 生成一个三行五列的正数矩阵
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
(2)np.zeros(5)
array([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
7 、full ：创建一个单独值的n维数组。fill_value:填充值。
np.full((2,4),fill_value=2)
1
9 、max ：返回数组中的最大值。
np.max(arr)
3
1 1 、medain ：返回数组的中位数。
arr = np.array([[1,2,3],[5,8,4]])
np.median(arr)
array([1, 2, 3, 4, 5, 7])
13 、abs ：返回数组中元素的绝对值。当数组中包含负数时,它很有用。
A = np.array([[1,-3,4],[-2,-4,3]])
np.abs(A)
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 36])
1 5 、重复的元素
np.repeat(‘2017’,3)
(
array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements
array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count
)
三、保存和加载数据 （savetxt 、 loadtxt）
17 、保存 ：savetxt 用于在文本文件中保存数组的内容。
arr = np.linspace(10,100,500).reshape(25,20)
np.savetxt(‘array.txt ‘,arr)
18 、加载 ：loadtxt用于从文本文件加载数组,它以文件名作为参数。
np.loadtxt(‘array.txt ‘)
四、切片、索引
19 、切片 （与python的切片语法相同：左闭右开）
a = np.arange(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
b = a[2:] # 从索引 2 开始到结束
c = a[2:7] # [2,7)之间的元素
d = a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2
20、高维切片 （…用来表示高维情况下，选中该维度的所有数据，并与其他维度选取结果取交集）
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print (a[…,1]) # 第2列元素
print (a[1,…]) # 第2行元素
print (a[…,1:]) # 第2列及剩下的所有元素
切片 “:” 或 “…” 与索引数组组合
b = a[1:3, 1:3] # 位于第2，3行且第2,3列部分的元素
21、索引
a = np.arange(10) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = a[5]
输出： 5 （获取数组中第6个位置的元素）
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0,1,2], [0,1,0]] # 索引结果1维
y
输出： [1 4 5] （获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素）
Original: https://blog.csdn.net/qq_43115961/article/details/126766746
Author: bigdata_pokison
Title: Numpy常用的20个函数
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