屬性

說明

.dim

秩，即軸的數量或數據的維度

.shape

ndarray對象的尺度，對應于矩陣的n行m列

.size

ndarray對象中元素的個數，即n*m

.dtype

ndarray對象中元素的類型

.itemsize

ndarray對象中每個元素的大小

函數

說明

np.arange(n)

類似range()函數，返回ndarray類型，元素從0到n‐1

np.ones(shape)

根據shape生成一個全1數組，shape是元組類型

np.zeros(shape)

根據shape生成一個全0數組，shape是元組類型

np.full(shape,val)

根據shape生成一個數組，每個元素值都是val

np.eye(n)

創(chuàng)建一個正方的n*n單位矩陣，對角線為1，其余為0

np.ones_like(a)

根據數組a的形狀生成一個全1數組

np.zeros_like(a)

根據數組a的形狀生成一個全0數組

np.full_like(a,val)

根據數組a的形狀生成一個數組，每個元素值都是val

方法

說明

.reshape(shape)

不改變數組元素，返回一個shape形狀的數組，原數組不變

.resize(shape)

與.reshape()功能一致，但修改原數組

.swapaxes(ax1,ax2)

將數組n個維度中兩個維度進行調換

.flatten()

對數組進行降維，返回折疊后的一維數組，原數組不變

.astype(new_type)

創(chuàng)建新的數組（原始數據的一個拷貝），但是數據類型進行改變

.tolist()

ndarray數組向列表的變化

函數

說明

np.abs(x) np.fabs(x)

計算數組各元素的絕對值

np.sqrt(x)

計算數組各元素的平方根

np.square(x)

計算數組各元素的平方

np.log(x) np.log10(x) np.log2(x)

計算數組各元素的自然對數、10底對數和2底對數

np.rint(x)

計算數組各元素的四舍五入值

np.modf(x)

將數組各元素的小數和整數部分以兩個獨立數組形式返回

np.exp(x)

計算數組各元素的指數值

np.sign(x)

計算數組各元素的符號值，1(+), 0, ‐1(‐)

np.cos(x) np.cosh(x)

np.sin(x) np.sinh(x)

np.tan(x) np.tanh(x)

計算數組各元素的普通型和雙曲型三角函數

+ ‐ * / **

兩個數組各元素進行對應運算

np.maximum(x,y) np.fmax()

np.minimum(x,y) np.fmin()

元素級的最大值/最小值計算

np.mod(x,y)

元素級的模運算

np.copysign(x,y)

將數組y中各元素值的符號賦值給數組x對應元素

函數

說明

a.tofile(frame, sep='', format='%s')

存取函數，frame是寫入的文件名，seq是指定的分隔符，format是寫入的格式

np.fromfile(frame,dtype=float,count=‐1, sep='')

讀取函數，frame是讀取的文件名，count代表讀取的元素個數，-1表示讀取整個文件。注意該方法需要知道數組的維度信息

np.save(fname, array)

Frame是文件名，以npy為拓展名，array是數組變量

np.load(frame)

函數

說明

rand(d0,d1,..,dn)

根據d0‐dn（維度信息）創(chuàng)建隨機數數組，浮點數，[0,1)，均勻分布

randn(d0,d1,..,dn)

根據d0‐dn創(chuàng)建隨機數數組，標準正態(tài)分布

randint(low,high,shape)

根據shape創(chuàng)建隨機整數或整數數組，范圍是[low, high)

seed(s)

隨機數種子，s是給定的種子值

shuffle(a)

根據數組a的第1軸進行隨排列，改變數組x

permutation(a)

根據數組a的第1軸產生一個新的亂序數組，不改變數組x

choice(a[,size,replace,p])

從一維數組a中以概率p抽取元素，形成size形狀新數組

replace表示是否可以重用元素，默認為False

uniform(low,high,size)

產生具有均勻分布的數組,low起始值,high結束值,size形狀

normal(loc,scale,size)

產生具有正態(tài)分布的數組,loc均值,scale標準差,size形狀

poisson(lam,size)

產生具有泊松分布的數組,lam隨機事件發(fā)生率,size形狀

函數

說明

sum(a, axis=None)

根據給定軸axis計算數組a相關元素之和，axis整數或元組

mean(a, axis=None)

根據給定軸axis計算數組a相關元素的期望，axis整數或元組

average(a,axis=None,weights=None)

根據給定軸axis計算數組a相關元素的加權平均值

std(a, axis=None)

根據給定軸axis計算數組a相關元素的標準差

var(a, axis=None)

根據給定軸axis計算數組a相關元素的方差

min(a) max(a)

計算數組a中元素的最小值、最大值

argmin(a) argmax(a)

計算數組a中元素最小值、最大值的降一維后下標

unravel_index(index, shape)

根據shape將一維下標index轉換成多維下標

ptp(a)

計算數組a中元素最大值與最小值的差

median(a)

計算數組a中元素的中位數（中值）

np.gradient(f)

計算數組f中元素的梯度，當f為多維時，返回每個維度梯度

顏色字符

說明

顏色字符

說明

‘b’

藍色

‘m’

洋紅色

‘g’

綠色

‘y’

黃色

‘r’

和紅色

‘k’

黑色

‘c’

青綠色

‘w’

白色

‘#008000’

RGB某種顏色

‘0.8’

灰度值字符串

風格字符

說明

‘-’

實線

‘--’

破折線

‘-.’

點劃線

‘:’

虛線

'' ' '

無線條

方法

說明

.reindex(index=None,columns=None..)

改變或重排Series和DataFrame索引

.append(idx)

連接另一個Index對象，產生新的Index對象

.diff(idx)

計算差集，產生新的Index對象

.intersection(idx)

計算交集

.union(idx)

計算并集

.delete(loc)

刪除loc位置處的元素

.insert(loc,e)

在loc位置增加一個元素e

.drop()

刪除Series和DataFrame指定行或列索引

方法

說明

.add(d, **argws)

類型間加法運算，可選參數

.sub(d, **argws)

類型間減法運算，可選參數

.mul(d, **argws)

類型間乘法運算，可選參數

.div(d, **argws)

類型間除法運算，可選參數

方法

說明

.sort_values(by,axis=0,ascending=True)

在指定軸上根據數值進行排序，默認升序

.sum()

計算數據的總和，按0軸計算，下同

.count()

非NaN值的數量

.mean() .median()

計算數據的算術平均值、算術中位數

.var() .std()

計算數據的方差、標準差

.min() .max()

計算數據的最小值、最大值

.argmin() .argmax()

計算數據最大值、最小值所在位置的索引位置（自動索引）

.idxmin() .idxmax()

計算數據最大值、最小值所在位置的索引（自定義索引）

.describe()

針對0軸（各列）的統計匯總

.rolling(w).sum()

依次計算相鄰w個元素的和

.cov()

計算協方差矩陣

.corr()

計算相關系數矩陣, Pearson、Spearman、Kendall等系數