1. numpy的一些核心或基礎知識點及函數：

• 使用numpy.array()構造數組時，傳入的參數的元素類型必須的相同的

import numpy as np a=np.array([[1,2],[3,4]]) a

• numpy里面的核心結構是ndarray，可通過type()函數看數據的結構
• 矩陣a里面的元素結構，可通過dtype查看
• 關于復制的各種操作：

2. 各種函數的使用

• genfromtxt()數據導入
• a.shape 輸出矩陣a的行數和列數
• 矩陣切片可直接根據其下標，其中行和列的區分用‘，’，取所有行或者列可使用‘：’，是左閉右開區間
• a==x 判斷矩陣a中是否存在某個元素x,返回的是布爾型數組
• a[b] 返回矩陣b中true下標對應的a矩陣中的元素組成的一個矩陣，是另一種切片方式
• a.astype() 對矩陣中的數據結構強制類型轉化
• a[b]=y 賦值操作，將a[b]的元素值修改為y
• a.reshape() 修改矩陣a的行列 可以傳入一個表示行列的tuple，注意：行限定之后列也就確定了，所以列可以以-1代替
• a.ravel() 將矩陣a拉平，形成一行的向量
• a.sum(a,axis=None, dtype=None，out=None, keepdims=, initial=) 求和，可全量也可按行或者按列
• a**2 對矩陣a的每個元素求平方之后的值
• a*b 兩個矩陣的對于位置的元素進行相乘
• a.dot(b)或者np.dot(a,b) 線性代數上面的矩陣相乘（a的行乘以b的列）
• a.T 將矩陣轉置（行列轉換）
• np.exp(a) 對矩陣a以e為底求冪
• np.sqrt(a) 對矩陣a中的元素開方
• floor() 向下取整
• a.size 輸出數矩陣a的元素個數
• np.zeros() np.ones() 構造0矩陣和1矩陣 傳入一個表示行列的元組tuple
• np.arange(start，stop，step) 構造一個限定了起始、終止和步長的矩陣，包含起始值不包含終止值，默認初始為0
• np.random.random() 隨機產生一個值的范圍在(-1，1)的矩陣，傳入一個表示行列的元組tuple
• np.linspace(start，stop，num=50) 構造一個限定了起始、終止和數量的矩陣，默認數量為50
• np.hstack((a,b)) 將矩陣a,b進行按行拼接
• np.vstack((a,b)) 將矩陣a,b進行按列拼接
• np.hsplit(ary, indices_or_sections) 將矩陣進行按行拆分，可平均拆分也可按照指定位置拆分
• np.vsplit(ary, indices_or_sections) 將矩陣進行按列拆分，可平均拆分也可按照指定位置拆分
• a.argmax(a, axis=None, out=None) 返回數值最大的索引值
• np.tile(A, reps) 對數組進行擴展
• np.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 默認按照行升序，axis=0按列，axis=None按全量（注：一維和二維的區別，axis=1在一維的時候有報錯）
• np.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 升序并返回值的下標

轉載于:https://www.cnblogs.com/manyuemei/articles/11422029.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的numpy模块学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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