np.array(list/tuple,dtype)
# 指定始末和步长生成数组
np.arange(min,max,step,dtype)
# 全空与全0/1数组
np.empty(shape,dtype)
np.zeros(shape,dtype)
np.ones(shape,dtype)
# 随机数组
np.random.rand(n) #生成0,1之间的n个随机数
np.random.randn(n)#生成0,1之间的n个随机数,服从正态分布
np.random.randint(low, high, size) #返回随机的整数
np.random.random_integers(low, high, size) #返回随机的整数
np.random.shuffle(a) #类似洗牌，打乱顺序，a变了
np.random.permutation(a) #打乱顺序,返回一个随机排列,a不变

# 单个元素
a[i,j]
# 指定始末和步长
a[i:j] a[i:j:step]
# 指定某行某列
a[i,:]/a[:,j]
# 从第i+1个元素至末尾
a[i:]
# 数组索引[i1,j1],...
a[[i1,i2,...],[j1,j2,...]]
# 布尔索引
a[T/F]

# 修改形状大专栏  Numpy基本操作n>
np.reshape(a,[m,n])
# 转置
np.transpose(a)/ a.T
# 拼接
np.concatenate((a1,a2,...),axis=0/1) #axis控制纵横
np.hstack((a1,a2,...)) #左右
np.vstack((a1,a2,...)) #上下
# 修剪:x>max->max,x<min->min,中间元素不变
np.clip(a,min,max)
# 分块
np.split(a,num,axis=0/1) #均匀分块：num分割块数，axis控制横纵
np.array_split(a,num,axis=0/1) #支持非均匀分块
# 排序:axis列行，kind排序方法，快排/归并/堆排
np.sort(a,axis=0/1,kind)
np.argsort(a) #返回的是数组值从小到大的索引值。

# 统计函数
np.amax/amin/median/mean/var/ptp(def:max-min)
# 三角函数
np.sin/cos/tan/arcsin/arccos/arctan
np.degree #弧度->角度
# 取整 decimals舍入的小数位数
np.around(a,decimals)/floor/ceil

# 矩阵相乘
np.dot(A,B) #A*B是对应元素相乘，dot是矩阵相乘
# 点积
np.vdot(A,B) #A*B所有元素之和
# 行列式
np.linalg.det()
# 矩阵的逆
np.linalg.inv()

# 保存单个数组
numpy.save(file, arr) #后缀’.npy‘
# 保存多个数组(args: 要保存的数组;kwds: 要保存的数组使用关键字名称)
numpy.savez(file, *args, **kwds)
# 加载
np.load(file)
# 以文本形式保存或加载
np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=' ')
np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")