1.np.arange(n): 生成n个元素的array数组
>>> a = np.arange(4)
2.数组的基本属性
2.1 a.dtype: 数组的数据类型
2.1.1 np.sctypeDict.keys() 获取np所有的内置dtype类型
2.2 a.shape: 数组的形状
2.3 a.ndim: 数组的维度; a.size: 数组占用内存的大小; a.itemsize: 数组占用的字节数
2.3 数组的切片
a[:]
a[-1]
a[-3:1]
a[-3:-1]
3. np.dot: 向量的点乘
4. a.ravel(), a.flatten(): 数组的扁平化,即多维数组转成一维数组
5. a.reshape(2,3,4): 数组转成2个数组,每个数组是3行4列
6. a.transpose(), a.T: 查看数组的转置
7. np.hstack((a,b)): a,b两个数组横向拼接为一个数组
np.vstack((a,b)): a,b两个数组纵向拼接为一个数组,等同于np.colunm_stack((a,b))
np.dstack((a,b)): 假如a是2*2矩阵,b是2*2矩阵,np.dstack也是2*2矩阵,只不过每个元素,如第一行第一列这个元素,变成了一个数组,包含a的一行一列,b的一行一列两个元素
np.concatenate((a,b),axis=1):数组的拼接,axis是轴,0是纵向拼接,1是横向拼接
8, np.hsplit(a,3): 将a横向分成3个数组
np.vsplit(a,3): 将a纵向分成3个数组
np.split(a,3,axis=1): 数组的分割,axis是轴,0是纵向拼接,1是横向拼接
9. np.eye(n): 创建n维单位向量; np.zeros(n): 创建0向量; np.ones(n): 创建全1向量
10. np.diff(h): 返回数组h中相邻元素的差; np.std(h): 返回数组h的标准差; np.var(h): 返回数组h的方差; np.log(h): 数组h的每个元素的对数组成的数组
np.mean(h):返回数组h的均值;np.sqrt(h): 返回数组的平方根;
np.max(h): 取最大值 ,np.min(h): 取最小值 ;np.argmax(h): 返回最大值的索引,np.argmin(h): 返回最小值的索引
11. np.where(h > 0): 返回数组h中元素满足>0条件的元素索引,返回值是一个多维数组,类似于python中的(1,)是一个元组而不是一个int
np.take(h,np.where(h>0)): 按照第二个位置参数从第一个位置参数中取元素
12. np.apply_along_axis(): 待更新
13.np.loadtxt, np.savetxt:待更新
原文：https://www.cnblogs.com/draven123/p/11370916.html