本文是 Numpy 各個功能的 API 的速查表

參考文檔:?Numpy API Reference

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$1. 創建數組

$1.1 用1和0創建數組

函數說明

empty(shape[, dtype, order])	返回給定形狀和類型的新數組，而不初始化條目。
empty_like(a[, dtype, order, subok])	返回與給定數組形狀和類型相同的新數組。
eye(N[, M, k, dtype, order])	返回對角線上為1、別處為0的二維數組。
identity(n[, dtype])	返回標識數組。
ones(shape[, dtype, order])	返回給定形狀和類型的新數組，其中填充了一個。
ones_like(a[, dtype, order, subok])	返回與給定數組形狀和類型相同的數組。
zeros(shape[, dtype, order])	返回給定形狀和類型的新數組，用零填充。
zeros_like(a[, dtype, order, subok])	返回與給定數組形狀和類型相同的零數組。
full(shape, fill_value[, dtype, order])	返回給定形狀和類型的新數組，用 fill_value 填充。
full_like(a, fill_value[, dtype, order, subok])	返回與給定數組形狀和類型相同的完整數組。

$1.2 根據現有數據創建數組

函數說明

array(object[, dtype, copy, order, subok, ndmin])	創建一個數組。
asarray(a[, dtype, order])	將輸入轉換為數組。
asanyarray(a[, dtype, order])	將輸入轉換為ndarray，但將ndarray子類傳遞到。
ascontiguousarray(a[, dtype])	返回內存中的連續數組( C順序)。
asmatrix(data[, dtype])	將輸入解釋為矩陣。
copy(a[, order])	返回給定對象的數組副本。
frombuffer(buffer[, dtype, count, offset])	將緩沖區解釋為一維數組。
fromfile(file[, dtype, count, sep])	從文本或二進制文件中的數據構造數組。
fromfunction(function, shape, **kwargs)	通過在每個坐標上執行函數來構造數組。
fromiter(iterable, dtype[, count])	從可迭代對象創建新的一維數組。
fromstring(string[, dtype, count, sep])	從字符串中的文本數據初始化的新一維數組。
loadtxt(fname[, dtype, comments, delimiter, …])	從文本文件加載數據。

$1.3 創建記錄數組(np.rec)

這里?numpy.rec?是?numpy.core.records?的首選別名。

函數說明

core.records.array(obj[, dtype, shape, …])	從各種各樣的對象構造記錄數組。
core.records.fromarrays(arrayList[, dtype, …])	從(平面)數組列表中創建記錄數組
core.records.fromrecords(recList[, dtype, …])	從文本形式的記錄列表中創建重新排列
core.records.fromstring(datastring[, dtype, …])	從字符串中包含的二進制數據創建(只讀)記錄數組
core.records.fromfile(fd[, dtype, shape, …])	從二進制文件數據創建數組

$1.4 創建字符數組(np.char)

這里 numpy.char 是 numpy.core.defcharary 的首選別名。

函數說明

core.defchararray.array(obj[, itemsize, …])	創建一個字符數組。
core.defchararray.asarray(obj[, itemsize, …])	將輸入轉換為字符數組，僅在必要時復制數據。

$1.5 根據數值范圍創建數組

函數說明

arange([start,] stop[, step,][, dtype])	在給定間隔內返回均勻間隔的值。
linspace(start, stop[, num, endpoint, …])	在指定的時間間隔內返回均勻間隔的數字。
logspace(start, stop[, num, endpoint, base, …])	返回對數刻度上均勻間隔的數字。
geomspace(start, stop[, num, endpoint, dtype])	返回對數刻度上均勻間隔的數字(幾何級數)。
meshgrid(xi, *kwargs)	從坐標向量返回坐標矩陣。
mgrid	nd_grid 實例，返回密集的多維“網格”。
ogrid	返回開放多維“網格”的 nd_grid 實例。

$1.6 創建特殊矩陣

函數說明

diag(v[, k])	提取對角線或構造對角線數組。
diagflat(v[, k])	以展平的輸入為對角線創建二維數組。
tri(N[, M, k, dtype])	一個數組，在給定對角線上和下方有一個，在其他地方有零。
tril(m[, k])	數組的下三角形。
triu(m[, k])	數組的上三角形。
vander(x[, N, increasing])	生成范德蒙矩陣。

$1.7 創建矩陣

函數說明

mat(data[, dtype])	將輸入解釋為矩陣。
bmat(obj[, ldict, gdict])	從字符串、嵌套序列或數組構建矩陣對象。

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$2 數組操作

$2.1 復制

函數說明

copyto(dst, src[, casting, where])	將值從一個陣列復制到另一個陣列，根據需要進行廣播。

$2.2 改變形狀

函數說明

reshape(a, newshape[, order])	在不更改數組數據的情況下為數組賦予新形狀。
ravel(a[, order])	返回連續的扁平數組。
ndarray.flat	數組上的一維迭代器。
ndarray.flatten([order])	返回折疊到一維中的數組副本。

$2.3 置換坐標軸

函數說明

moveaxis(a, source, destination)	將數組的軸移動到新位置。
rollaxis(a, axis[, start])	向后滾動指定的軸，直到它位于給定位置。
swapaxes(a, axis1, axis2)	交換數組的兩個軸。
ndarray.T	與 self.indim < 2 時返回 self() 相同。
transpose(a[, axes])	置換數組的維度。

$2.4 改變維數

函數說明

atleast_1d(*arys)	將輸入轉換為至少具有一維的數組。
atleast_2d(*arys)	將輸入視為至少具有兩個維度的數組。
atleast_3d(*arys)	將輸入視為至少具有三維的數組。
broadcast	制作模擬廣播的對象。
broadcast_to(array, shape[, subok])	將數組廣播到新形狀。
broadcast_arrays(args, *kwargs)	相互廣播任意數量的陣列。
expand_dims(a, axis)	展開數組的形狀。
squeeze(a[, axis])	從數組形狀中刪除一維條目。

$2.5 改變數組種類

函數說明

asarray(a[, dtype, order])	將輸入轉換為數組。
asanyarray(a[, dtype, order])	將輸入轉換為ndarray，但將ndarray子類傳遞到。
asmatrix(data[, dtype])	將輸入解釋為矩陣。
asfarray(a[, dtype])	返回轉換為浮點型的數組。
asfortranarray(a[, dtype])	在內存中返回按Fortran順序排列的數組。
ascontiguousarray(a[, dtype])	返回內存中的連續數組( C順序)。
asarray_chkfinite(a[, dtype, order])	將輸入轉換為數組，檢查NaNs或Infs。
asscalar(a)	將大小為1的數組轉換為其標量等效數組。
require(a[, dtype, requirements])	返回滿足要求的所提供類型的ndarray。

$2.6 連接數組

函數說明

concatenate((a1, a2, …)[, axis, out])	沿現有軸連接陣列序列。
stack(arrays[, axis, out])	沿著新軸連接一系列數組。
column_stack(tup)	將一維數組作為列堆疊成二維數組。
dstack(tup)	按順序深度(沿第三軸)堆疊陣列。
hstack(tup)	水平(按列)按順序堆疊數組。
vstack(tup)	垂直(按行)順序堆疊陣列。
block(arrays)	從嵌套的塊列表中組裝nd數組。

$2.7 分裂數組

函數說明

split(ary, indices_or_sections[, axis])	將陣列分割成多個子陣列。
array_split(ary, indices_or_sections[, axis])	將陣列分割成多個子陣列。
dsplit(ary, indices_or_sections)	沿第三軸(深度)將陣列分割成多個子陣列。
hsplit(ary, indices_or_sections)	水平(按列)將陣列拆分為多個子陣列。
vsplit(ary, indices_or_sections)	將陣列垂直(按行)拆分為多個子陣列。

$2.8 平鋪數組

函數說明

tile(A, reps)	通過重復代表給定的次數來構造數組
repeat(a, repeats[, axis])	重復數組的元素。

$2.9 添加和刪除元素

函數說明

delete(arr, obj[, axis])	返回刪除了沿軸的子陣列的新陣列。
insert(arr, obj, values[, axis])	在給定索引之前沿給定軸插入值。
append(arr, values[, axis])	將值追加到數組的末尾。
resize(a, new_shape)	返回具有指定形狀的新數組。
trim_zeros(filt[, trim])	從一維數組或序列中修剪前導零和/或尾隨零。
unique(ar[, return_index, return_inverse, …])	查找數組的唯一元素。

2.10 重新排列元素

函數說明

flip(m, axis)	沿給定軸反轉數組中元素的順序。
fliplr(m)	向左/向右翻轉陣列。
flipud(m)	沿上下方向翻轉陣列。
reshape(a, newshape[, order])	在不更改數組數據的情況下為數組賦予新形狀。
roll(a, shift[, axis])	沿給定軸滾動陣列元素。
rot90(m[, k, axes])	在軸指定的平面中將陣列旋轉90度。

$ 3. 二進制操作

$3.1 元素位操作

函數說明

bitwise_and(x1, x2, /[, out, where, …])	逐位計算兩個數組的“與”。
bitwise_or(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	逐位計算兩個數組的OR。
bitwise_xor(x1, x2, /[, out, where, …])	逐元素計算兩個數組的位異或。
invert(x, /[, out, where, casting, order, …])	逐位或逐位不逐元素計算反演。
left_shift(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	將整數的位向左移動。
right_shift(x1, x2, /[, out, where, …])	將整數的位向右移動。

$3.2 字節打包

函數說明

packbits(myarray[, axis])	將二進制值數組的元素打包成uint 8數組中的位。
unpackbits(myarray[, axis])	將uint 8數組的元素解包為二進制值輸出數組。

$3.3 輸出格式

函數說明

binary_repr(num[, width])	將輸入數字的二進制表示形式返回為字符串。

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$4. 操作字符串

$4.1 字符串操作

函數說明

add(x1, x2)	返回字符串或unicode兩個數組的逐元素字符串連接。
multiply(a, i)	返回( a * I )，即字符串多重連接，按元素排序。
mod(a, values)	返回( a % I )，即Python 2.6之前的字符串格式( iterpolation )，對于字符串或unicode這樣的一對array_likes，逐元素返回。
capitalize(a)	返回一個副本，其中每個元素的第一個字符都是大寫的。
center(a, width[, fillchar])	傳回的復本，其元素以長度寬度字串為中心。
decode(a[, encoding, errors])	逐元素調用字符串解碼。
encode(a[, encoding, errors])	調用字符串按元素編碼。
join(sep, seq)	返回一個字符串，它是序列seq中字符串的串聯。
ljust(a, width[, fillchar])	返回一個數組，數組中的元素在長度為寬度的字符串中左對齊。
lower(a)	返回元素轉換為小寫的數組。
lstrip(a[, chars])	對于中的每個元素，返回刪除前導字符的副本。
partition(a, sep)	9月份左右，將每個元素分區
replace(a, old, new[, count])	對于中的每個元素，返回字符串的副本，所有出現的子字符串舊的都替換為新的。
rjust(a, width[, fillchar])	返回一個數組，數組中的元素在長度為寬度的字符串中右對齊。
rpartition(a, sep)	分隔(拆分)最右邊分隔符周圍的每個元素。
rsplit(a[, sep, maxsplit])	對于中的每個元素，使用sep作為分隔符字符串返回字符串中的單詞列表。
rstrip(a[, chars])	對于中的每個元素，返回一個刪除了尾隨字符的副本。
split(a[, sep, maxsplit])	對于中的每個元素，使用sep作為分隔符字符串返回字符串中的單詞列表。
splitlines(a[, keepends])	對于中的每個元素，返回元素中的線條列表，在線條邊界處斷開。
strip(a[, chars])	對于a中的每個元素，返回一個刪除了前導和尾隨字符的副本。
swapcase(a)	以元素方式返回字符串副本，大寫字符轉換為小寫字符，反之亦然。
title(a)	返回字符串或unicode的元素標題大小寫版本。
translate(a, table[, deletechars])	對于中的每個元素，返回字符串的副本，在該副本中，可選參數deletechars中出現的所有字符都被刪除，其余字符已通過給定的轉換表映射。
upper(a)	返回元素轉換為大寫的數組。
zfill(a, width)	返回左填充零的數字字符串

$4.2 比較

與標準numpy比較運算符不同的是，char模塊中的運算符在執行比較之前會剝離尾隨空白字符。

函數說明

equal(x1, x2)	按元素返回( x1 = = x2 )。
not_equal(x1, x2)	返回( x1！= x2 )元素方式。
greater_equal(x1, x2)	逐元素返回( x1 > = x2 )。
less_equal(x1, x2)	逐元素返回( x1 < = x2 )。
greater(x1, x2)	逐元素返回( x1 > x2 )。
less(x1, x2)	逐元素返回( x1 < x2 )。

$4.3 字符串信息

函數說明

count(a, sub[, start, end])	返回一個數組，其中子字符串sub在“[開始，結束”范圍內不重疊的出現次數。
find(a, sub[, start, end])	對于每個元素，返回字符串中找到子字符串sub的最低索引。
index(a, sub[, start, end])	如查找，但在未找到子字符串時引發值錯誤。
isalpha(a)	如果字符串中的所有字符都是字母，并且至少有一個字符，則返回true，否則返回false。
isdecimal(a)	對于每個元素，如果元素中只有十進制字符，則返回True。
isdigit(a)	如果字符串中的所有字符都是數字，并且至少有一個字符，則返回true，否則返回false。
islower(a)	如果字符串中的所有大小寫字符都是小寫的，并且至少有一個大小寫字符，則返回true，否則返回false。
isnumeric(a)	對于每個元素，如果元素中只有數字字符，則返回True。
isspace(a)	如果字符串中只有空白字符，并且至少有一個字符，則返回true，否則返回false。
istitle(a)	如果元素是標題大小寫字符串，并且至少有一個字符，則返回true，否則返回false。
isupper(a)	如果字符串中的所有大小寫字符都是大寫的，并且至少有一個字符，則返回true，否則返回false。
rfind(a, sub[, start, end])	對于a中的每個元素，返回字符串中找到substring sub的最高索引，以便sub包含在[ start，end ]中。
rindex(a, sub[, start, end])	類似rfind，但在未找到子字符串子字符串時引發值錯誤。
startswith(a, prefix[, start, end])	返回一個布爾數組，該數組為True，其中a中的字符串元素以前綴開頭，否則為False。

$4.4 便捷視圖

函數說明

chararray(shape[, itemsize, unicode, …])	提供字符串和unicode值數組的便捷視圖。

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$5 日期支持

$5.1 日期時間支持函數

函數說明

datetime_as_string(arr[, unit, timezone, …])	將日期時間數組轉換為字符串數組。
datetime_data(dtype, /)	獲取有關日期或時間類型步長的信息。

$5.2 營業日功能

函數說明

busdaycalendar([weekmask, holidays])	一個工作日日歷對象，有效存儲定義工作日系列功能的有效天數的信息。
is_busday(dates[, weekmask, holidays, …])	計算給定日期中哪些是有效天數，哪些不是。
busday_offset(dates, offsets[, roll, …])	首先根據滾動規則將日期調整為有效日期，然后將偏移應用于以有效日期計算的給定日期。
busday_count(begindates, enddates[, …])	計算開始日期和結束日期之間的有效天數，不包括結束日期。

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$6 數據類型

$6.1 數據類型檢查

函數說明

can_cast(from_, to[, casting])	如果可以根據轉換規則在數據類型之間進行轉換，則返回True。
promote_types(type1, type2)	返回具有最小大小和最小標量類型的數據類型，類型1和類型2都可以安全地轉換到該數據類型。
min_scalar_type(a)	對于標量a，返回大小最小且標量種類最小的數據類型，該數據類型可以保存其值。
result_type(*arrays_and_dtypes)	傳回將NumPy型別升級規則套用至引數所產生的型別。
common_type(*arrays)	返回輸入數組共有的標量類型。
obj2sctype(rep[, default])	返回對象Python類型的標量dtype或NumPy等效項。

$6.2 創建數據類型

函數說明

dtype(obj[, align, copy])	創建數據類型對象。
format_parser(formats, names, titles[, …])	類將格式、名稱、標題描述轉換為dtype。

$6.3 數據類型信息

函數說明

finfo(dtype)	浮點類型的機器限制。
iinfo(type)	整數類型的機器限制。
MachAr([float_conv, int_conv, …])	診斷機器參數。

6.4 數據類型測試

函數說明

issctype(rep)	確定給定對象是否表示標量數據類型。
issubdtype(arg1, arg2)	如果第一個參數是類型層次結構中較低/相等的類型代碼，則返回True。
issubsctype(arg1, arg2)	確定第一個參數是否是第二個參數的子類。
issubclass_(arg1, arg2)	確定一個類是否是第二類的子類。
find_common_type(array_types, scalar_types)	按照標準強制規則確定通用類型。

$6.5 其它

函數說明

typename(char)	返回給定數據類型代碼的描述。
sctype2char(sctype)	返回標量dtype的字符串表示形式。
mintypecode(typechars[, typeset, default])	返回給定類型可以安全轉換到的最小大小類型的字符。

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$7 可選的Scipy加速from numpy.dual import...

scipy可以被構建為使用加速庫或其他改進庫來實現FFTs、線性代數和特殊函數。

$7.1 線性代數

函數說明

cholesky(a)	喬利斯基分解。
det(a)	計算數組的行列式。
eig(a)	計算方陣的特征值和右特征向量。
eigh(a[, UPLO])	返回埃爾米特矩陣或對稱矩陣的特征值和特征向量。
eigvals(a)	計算一般矩陣的特征值。
eigvalsh(a[, UPLO])	計算埃爾米特矩陣或實對稱矩陣的特征值。
inv(a)	計算矩陣的(乘法)逆。
lstsq(a, b[, rcond])	將最小二乘解返回線性矩陣方程。
norm(x[, ord, axis, keepdims])	矩陣或向量范數。
pinv(a[, rcond])	計算矩陣的(摩爾-彭羅斯)偽逆。
solve(a, b)	求解線性矩陣方程或線性標量方程組。
svd(a[, full_matrices, compute_uv])	奇異值分解。

$7.2 快速傅里葉變換

函數說明

fft(a[, n, axis, norm])	計算一維離散傅立葉變換。
fft2(a[, s, axes, norm])	計算二維離散傅立葉變換
fftn(a[, s, axes, norm])	計算N維離散傅立葉變換。
ifft(a[, n, axis, norm])	計算一維離散傅立葉逆變換。
ifft2(a[, s, axes, norm])	計算二維離散傅立葉逆變換。
ifftn(a[, s, axes, norm])	計算N維離散傅立葉逆變換。

$7.3 特殊函數

函數說明

i0(x)	第一類修正貝塞爾函數，0階。

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$8 浮點錯誤處理

函數說明

seterr([all, divide, over, under, invalid])	設置浮點錯誤的處理方式。
geterr()	獲取當前處理浮點錯誤的方式。
seterrcall(func)	設置浮點錯誤回調函數或日志對象。
geterrcall()	返回用于浮點錯誤的當前回調函數。
errstate(**kwargs)	浮點錯誤處理的上下文管理器。
seterrobj(errobj)	設置定義浮點錯誤處理的對象。
geterrobj()	返回定義浮點錯誤處理的當前對象。

$9 離散傅里葉變換from numpy.fft import...

$9.1 標準快速傅立葉變換

函數說明

fft(a[, n, axis, norm])	計算一維離散傅立葉變換。
ifft(a[, n, axis, norm])	計算一維離散傅立葉逆變換。
fft2(a[, s, axes, norm])	計算二維離散傅立葉變換
ifft2(a[, s, axes, norm])	計算二維離散傅立葉逆變換。
fftn(a[, s, axes, norm])	計算N維離散傅立葉變換。
ifftn(a[, s, axes, norm])	計算N維離散傅立葉逆變換。

$9.2 實FFTs

函數說明

rfft(a[, n, axis, norm])	計算真實輸入的一維離散傅立葉變換。
irfft(a[, n, axis, norm])	計算實際輸入的n點DFT的倒數。
rfft2(a[, s, axes, norm])	計算真實陣列的二維FFT。
irfft2(a[, s, axes, norm])	計算真實陣列的二維逆FFT。
rfftn(a[, s, axes, norm])	計算真實輸入的N維離散傅立葉變換。
irfftn(a[, s, axes, norm])	計算實際輸入的N維FFT的倒數。

$9.3 埃爾米特快速傅立葉變換

函數說明

hfft(a[, n, axis, norm])	計算具有厄米對稱的信號的FFT，即實譜。
ihfft(a[, n, axis, norm])	計算具有厄米對稱的信號的逆FFT。

$9.4 其它

函數說明

fftfreq(n[, d])	返回離散傅立葉變換采樣頻率。
rfftfreq(n[, d])	返回離散傅立葉變換采樣頻率(用于rfft、irfft )。
fftshift(x[, axes])	將零頻率分量移動到頻譜中心。
ifftshift(x[, axes])	fftshift反向操作。

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$10 財務

函數說明

fv(rate, nper, pmt, pv[, when])	計算未來值。
pv(rate, nper, pmt[, fv, when])	計算現值。
npv(rate, values)	返回現金流序列的凈現值。
pmt(rate, nper, pv[, fv, when])	根據貸款本金加利息計算付款。
ppmt(rate, per, nper, pv[, fv, when])	根據貸款本金計算付款。
ipmt(rate, per, nper, pv[, fv, when])	計算付款的利息部分。
irr(values)	返回內部收益率( IRR )。
mirr(values, finance_rate, reinvest_rate)	修正內部收益率。
nper(rate, pmt, pv[, fv, when])	計算定期付款的數量。
rate(nper, pmt, pv, fv[, when, guess, tol, …])	計算每期利率。

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$11 功能程序設計

函數說明

apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, …)	沿給定軸將函數應用于一維切片。
apply_over_axes(func, a, axes)	在多個軸上重復應用一個函數。
vectorize(pyfunc[, otypes, doc, excluded, …])	廣義函數類。
frompyfunc(func, nin, nout)	獲取任意Python函數并返回NumPy ufunc。
piecewise(x, condlist, funclist,?args, *kw)	評估分段定義的函數。

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$12 索引

$12.1 生成索引數組

函數說明

_	將切片對象沿第二軸平移為串聯。
r_	將切片對象沿第一軸平移為串聯。
s_	建立數組索引元組的更好方法。
nonzero(a)	返回非零元素的索引。
where(condition, [x, y])	根據條件，返回x或y中的元素。
indices(dimensions[, dtype])	返回表示網格索引的數組。
ix_(*args)	從多個序列構建開放網格。
ogrid	返回開放多維“網格”的 nd_grid 實例。
ravel_multi_index(multi_index, dims[, mode, …])	將索引數組元組轉換為平面索引數組，將邊界模式應用于多索引。
unravel_index(indices, dims[, order])	將平面索引或平面索引數組轉換為坐標數組元組。
diag_indices(n[, ndim])	返回索引以訪問數組的主對角線。
diag_indices_from(arr)	返回索引以訪問n維數組的主對角線。
mask_indices(n, mask_func[, k])	給定掩蔽函數，返回訪問 (n，n) 個數組的索引。
tril_indices(n[, k, m])	返回 (n，m) 數組下三角形的索引。
tril_indices_from(arr[, k])	返回arr的下三角形的索引。
triu_indices(n[, k, m])	返回 (n，m) 數組上三角形的索引。
triu_indices_from(arr[, k])	返回arr上三角形的索引。

$12.2 類似索引的操作

函數說明

take(a, indices[, axis, out, mode])	沿軸從數組中提取元素。
choose(a, choices[, out, mode])	從索引數組和一組可供選擇的數組構造一個數組。
compress(condition, a[, axis, out])	沿給定軸返回陣列的選定切片。
diag(v[, k])	提取對角線或構造對角線數組。
diagonal(a[, offset, axis1, axis2])	返回指定的對角線。
select(condlist, choicelist[, default])	根據條件返回從choicelist中的元素中提取的數組。
lib.stride_tricks.as_strided(x[, shape, …])	以給定的形狀和步幅創建陣列視圖。

$12.3 將數據插入數組

函數說明

place(arr, mask, vals)	根據條件值和輸入值更改數組的元素。
put(a, ind, v[, mode])	用給定值替換數組的指定元素。
putmask(a, mask, values)	根據條件值和輸入值更改數組的元素。
fill_diagonal(a, val[, wrap])	填充給定維度數組的主對角線。

$12.4 迭代數組

函數說明

nditer	高效的多維迭代器對象對數組進行迭代。
ndenumerate(arr)	多維索引迭代器。
ndindex(*shape)	索引數組的N維迭代器對象。
flatiter	要在數組上迭代的平面迭代器對象。
lib.Arrayterator(var[, buf_size])	大數組緩沖迭代器。

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$13 輸入輸出

$13.1 NumPy二進制文件( NPY，NPZ )

函數說明

load(file[, mmap_mode, allow_pickle, …])	加載數組
save(file, arr[, allow_pickle, fix_imports])	將數組保存到 NumPy 中的二進制文件中。npy格式。
savez(file,?args, *kwds)	將幾個陣列保存到未壓縮的單個文件中。npz格式。
savez_compressed(file,?args, *kwds)	將幾個數組壓縮保存到單個文件中。npz格式。

$13.2 文本文件

函數說明

loadtxt(fname[, dtype, comments, delimiter, …])	從文本文件加載數據。
savetxt(fname, X[, fmt, delimiter, newline, …])	將數組保存到文本文件中。
genfromtxt(fname[, dtype, comments, …])	從文本文件加載數據，缺失值按指定處理。
fromregex(file, regexp, dtype[, encoding])	使用正則表達式解析從文本文件構造數組。
fromstring(string[, dtype, count, sep])	從字符串中的文本數據初始化的新一維數組。
ndarray.tofile(fid[, sep, format])	將數組以文本或二進制形式寫入文件(默認)。
ndarray.tolist()	將數組作為(可能嵌套的)列表返回。

$13.3 原始二進制文件

函數說明

fromfile(file[, dtype, count, sep])	從文本或二進制文件中的數據構造數組。
ndarray.tofile(fid[, sep, format])	將數組以文本或二進制形式寫入文件(默認)。

$13.4 字符串格式

函數說明

array2string(a[, max_line_width, precision, …])	返回數組的字符串表示形式。
array_repr(arr[, max_line_width, precision, …])	返回數組的字符串表示形式。
array_str(a[, max_line_width, precision, …])	返回數組中數據的字符串表示形式。
format_float_positional(x[, precision, …])	在位置符號中將浮點標量格式化為十進制字符串。
format_float_scientific(x[, precision, …])	在科學記數法中將浮點標量格式化為十進制字符串。

$13.5 內存映射文件

函數說明

memmap	創建存儲到磁盤上二進制文件中存儲的陣列的內存映射。

$13.6 文本格式選項

函數說明

set_printoptions([precision, threshold, …])	設置打印選項。
get_printoptions()	返回當前打印選項。
set_string_function(f[, repr])	設置一個Python函數，用于漂亮的打印數組。

$13.7 基-n表示

函數說明

binary_repr(num[, width])	將輸入數字的二進制表示形式返回為字符串。
base_repr(number[, base, padding])	返回給定基本系統中數字的字符串表示形式。

$13.8 數據源

函數說明

DataSource([destpath])	一般資料來源檔案(檔案、http、FTP、…)。

---

$14. 線性代數from numpy.linalg import...

$14.1 矩陣和向量乘積

函數說明

dot(a, b[, out])	兩個數組的點積。
linalg.multi_dot(arrays)	在單個函數調用中計算兩個或多個數組的點積，同時自動選擇最快的求值順序。
vdot(a, b)	返回兩個向量的點積。
inner(a, b)	兩個數組的內積。
outer(a, b[, out])	計算兩個向量的外積。
matmul(a, b[, out])	兩個數組的矩陣乘積。
tensordot(a, b[, axes])	計算陣列 >= 1 - d的沿指定軸的張量點積
einsum(subscripts, *operands[, out, dtype, …])	評估操作數上的愛因斯坦求和約定。
einsum_path(subscripts, *operands[, optimize])	通過考慮中間數組的創建來評估einsum表達式的最低成本收縮順序。
linalg.matrix_power(M, n)	將方陣提高到(整數)冪n
kron(a, b)	兩個數組的kronecker乘積。

$14.2 分解

函數說明

linalg.cholesky(a)	喬利斯基分解。
linalg.qr(a[, mode])	計算矩陣的QR分解。
linalg.svd(a[, full_matrices, compute_uv])	奇異值分解。

$14.3 矩陣特征值

函數說明

linalg.eig(a)	計算方陣的特征值和右特征向量。
linalg.eigh(a[, UPLO])	返回埃爾米特矩陣或對稱矩陣的特征值和特征向量。
linalg.eigvals(a)	計算一般矩陣的特征值。
linalg.eigvalsh(a[, UPLO])	計算埃爾米特矩陣或實對稱矩陣的特征值。

$14.4 其他數字

函數說明

linalg.norm(x[, ord, axis, keepdims])	矩陣或向量范數。
linalg.cond(x[, p])	計算矩陣的條件數。
linalg.det(a)	計算數組的行列式。
linalg.matrix_rank(M[, tol, hermitian])	用奇異值分解法求數組的矩陣秩
linalg.slogdet(a)	計算數組行列式的符號和(自然)對數。
trace(a[, offset, axis1, axis2, dtype, out])	沿數組對角線返回總和。

$14.5 求解方程和逆矩陣

函數說明

linalg.solve(a, b)	求解線性矩陣方程或線性標量方程組。
linalg.tensorsolve(a, b[, axes])	求解張量方程
linalg.lstsq(a, b[, rcond])	將最小二乘解返回線性矩陣方程。
linalg.inv(a)	計算矩陣的(乘法)逆。
linalg.pinv(a[, rcond])	計算矩陣的(摩爾-彭羅斯)偽逆。
linalg.tensorinv(a[, ind])	計算N維數組的“逆”。

$14.6 其它

函數說明

linalg.LinAlgError	linalg函數引發的異常派生對象。

$15 邏輯運算

$15.1 真值檢驗

函數說明

all(a[, axis, out, keepdims])	測試沿給定軸的所有數組元素是否評估為True。
any(a[, axis, out, keepdims])	測試沿給定軸的任何數組元素是否評估為True。

$15.2 數組內容

函數說明

isfinite(x, /[, out, where, casting, order, …])	測試元素的有限性(不是無窮大或不是數字)。
isinf(x, /[, out, where, casting, order, …])	以元素方式測試正無窮大或負無窮大。
isnan(x, /[, out, where, casting, order, …])	對NaN進行逐個元素的測試，并將結果返回為布爾數組。
isnat(x, /[, out, where, casting, order, …])	逐個元素測試NaT (不是時間)，并將結果作為布爾數組返回。
isneginf(x[, out])	逐個元素測試負無窮大，結果返回為bool數組。
isposinf(x[, out])	測試元素為正無窮大，返回結果為bool數組。

$15.3 陣列式測試

函數說明

iscomplex(x)	返回bool數組，如果輸入元素復雜，則返回True。
iscomplexobj(x)	檢查復數類型或復數數組。
isfortran(a)	如果數組是Fortran連續的但不是C連續的，則返回True。
isreal(x)	返回bool數組，如果輸入元素為實，則返回True。
isrealobj(x)	如果x不是復雜類型或復數數組，則返回True。
isscalar(num)	如果num的類型是標量類型，則返回True。

$15.4 邏輯運算

函數說明

logical_and(x1, x2, /[, out, where, …])	逐元素計算x1和x2的真值。
logical_or(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	逐元素計算x1或x2的真值。
logical_not(x, /[, out, where, casting, …])	不按x元素計算真值。
logical_xor(x1, x2, /[, out, where, …])	逐元素計算x1 XOR x2的真值。

$15.5 比較

函數說明

allclose(a, b[, rtol, atol, equal_nan])	如果兩個數組在容差內元素相等，則返回True。
isclose(a, b[, rtol, atol, equal_nan])	返回一個布爾數組，其中兩個數組在容差內按元素相等。
array_equal(a1, a2)	如果兩個數組具有相同的形狀和元素，則為true，否則為False。
array_equiv(a1, a2)	如果輸入數組形狀一致且所有元素相等，則返回True。
greater(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	逐元素返回( x1 > x2 )的真值。
greater_equal(x1, x2, /[, out, where, …])	逐元素返回( x1 >= x2 )的真值。
less(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	逐元素返回( x1 < x2 )的真值。
less_equal(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	逐元素返回( x1 =< x2 )的真值。
equal(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	按元素返回( x1 == x2 )。
not_equal(x1, x2, /[, out, where, casting, …])	返回( x1 != x2 )元素方式。

$16 矩陣庫?from numpy.matlib import...

此模塊包含numpy命名空間中的所有函數，只是返回的是matrix對象而不是ndarrays。

$16.1 在numpy命名空間并返回matrix函數

函數說明

mat(data[, dtype])	將輸入解釋為矩陣。
matrix(data[, dtype, copy])	從類似陣列的物件或資料字串傳回矩陣。
asmatrix(data[, dtype])	將輸入解釋為矩陣。
bmat(obj[, ldict, gdict])	從字符串、嵌套序列或數組構建矩陣對象。

$16.2 MATLAB中的替換函數

函數說明

empty(shape[, dtype, order])	返回給定形狀和類型的新矩陣，而不初始化條目。
zeros(shape[, dtype, order])	返回給定形狀和類型的矩陣，用零填充。
ones(shape[, dtype, order])	一矩陣。
eye(n[, M, k, dtype, order])	返回對角線上為1、別處為0的矩陣。
identity(n[, dtype])	返回給定大小的平方單位矩陣。
repmat(a, m, n)	重復陣列或矩陣MxN次。
rand(*args)	返回給定形狀的隨機值矩陣。
randn(*args)	返回帶有“標準正態”分布數據的隨機矩陣。

$17 隨機數

$17.1 簡單隨機數據

函數說明

rand(d0, d1, …, dn)	給定形狀中的隨機值。
randn(d0, d1, …, dn)	從“標準正態”分布中返回一個或多個樣本。
randint(low[, high, size, dtype])	返回從低(含)到高(含)的隨機整數。
random_integers(low[, high, size])	NP . int類型的隨機整數，介于低和高之間，包括在內。
random_sample([size])	返回半開區間 [0.0, 1.0) 中的隨機浮動。
random([size])	返回半開區間 [0.0, 1.0) 中的隨機浮動。
ranf([size])	返回半開區間 [0.0, 1.0) 中的隨機浮動。
sample([size])	返回半開區間 [0.0, 1.0) 中的隨機浮動。
choice(a[, size, replace, p])	從給定的一維數組生成隨機樣本
bytes(length)	返回隨機字節。

$17.2 排列

函數說明

shuffle(x)	通過移動序列的內容就地修改序列。
permutation(x)	隨機置換序列，或返回置換范圍。

$17.3 分布

函數說明

beta(a, b[, size])	從Beta分布中抽取樣本。
binomial(n, p[, size])	從二項分布中抽取樣本。
chisquare(df[, size])	從卡方分布中抽取樣本。
dirichlet(alpha[, size])	從Dirichlet分布中抽取樣本。
exponential([scale, size])	從指數分布中抽取樣本。
f(dfnum, dfden[, size])	從F分布中抽取樣本。
gamma(shape[, scale, size])	從伽瑪分布中抽取樣本。
geometric(p[, size])	從幾何分布中抽取樣本。
gumbel([loc, scale, size])	從秋葵分布中抽取樣本。
hypergeometric(ngood, nbad, nsample[, size])	從超幾何分布中提取樣本。
laplace([loc, scale, size])	從拉普拉斯分布或雙指數分布中抽取具有指定位置(或平均值)和標度(衰減)的樣本。
logistic([loc, scale, size])	從物流配送中抽取樣本。
lognormal([mean, sigma, size])	從對數正態分布中抽取樣本。
logseries(p[, size])	從對數級數分布中抽取樣本。
multinomial(n, pvals[, size])	從多項式分布中抽取樣本。
multivariate_normal(mean, cov[, size, …)	從多元正態分布中抽取隨機樣本。
negative_binomial(n, p[, size])	從負二項分布中抽取樣本。
noncentral_chisquare(df, nonc[, size])	從非中心卡方分布中抽取樣本。
noncentral_f(dfnum, dfden, nonc[, size])	從非中心F分布中抽取樣本。
normal([loc, scale, size])	從正態(高斯)分布中抽取隨機樣本。
pareto(a[, size])	從Pareto II或Lomax分布中抽取具有特定形狀的樣本。
poisson([lam, size])	從泊松分布中抽取樣本。
power(a[, size])	在[ 0，1 ]從正指數為a - 1的冪分布中抽取樣本。
rayleigh([scale, size])	從瑞利分布中抽取樣本。
standard_cauchy([size])	從模式= 0的標準Cauchy分布中抽取樣本。
standard_exponential([size])	從標準指數分布中抽取樣本。
standard_gamma(shape[, size])	從標準伽馬分布中抽取樣本。
standard_normal([size])	從標準正態分布中抽取樣本(平均值= 0，stdev = 1 )。
standard_t(df[, size])	從具有df自由度的標準學生t分布中抽取樣本。
triangular(left, mode, right[, size])	從[左、右區間的三角形分布中抽取樣本]。
uniform([low, high, size])	從均勻分布中抽取樣本。
vonmises(mu, kappa[, size])	從馮·米塞斯分布中抽取樣本。
wald(mean, scale[, size])	從瓦爾德分布或逆高斯分布中提取樣本。
weibull(a[, size])	從威布爾分布中抽取樣本。
zipf(a[, size])	從Zipf分發中抽取樣本。

$17.4 隨機發生器

函數說明

RandomState([seed])	梅森捻線機偽隨機數發生器的容器。
seed([seed])	給發電機播種。
get_state()	返回表示生成器內部狀態的元組。
set_state(state)	從元組中設置生成器的內部狀態。

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$18 集合操作

函數說明

unique(ar[, return_index, return_inverse, …])	查找數組的唯一元素。
in1d(ar1, ar2[, assume_unique, invert])	測試一維數組的每個元素是否也存在于第二個數組中。
intersect1d(ar1, ar2[, assume_unique])	找到兩個數組的交集。
isin(element, test_elements[, …])	計算 test_elements 中的元素，僅在元素上廣播。
setdiff1d(ar1, ar2[, assume_unique])	找出兩個數組的集合差。
setxor1d(ar1, ar2[, assume_unique])	查找兩個數組的異或集。
union1d(ar1, ar2)	找到兩個數組的并集。

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$19 排序、搜索、計數

$19.1 整理

函數說明

sort(a[, axis, kind, order])	返回數組的排序副本。
lexsort(keys[, axis])	使用鍵序列執行間接排序。
argsort(a[, axis, kind, order])	返回對數組進行排序的索引。
ndarray.sort([axis, kind, order])	就地排序數組。
msort(a)	返回沿第一軸排序的數組副本。
sort_complex(a)	首先使用實部，然后使用虛部對復雜數組進行排序。
partition(a, kth[, axis, kind, order])	返回數組的分區副本。
argpartition(a, kth[, axis, kind, order])	使用kind關鍵字指定的算法沿給定軸執行間接分區。

$19.2 搜索

函數說明

argmax(a[, axis, out])	返回沿軸的最大值的索引。
nanargmax(a[, axis])	忽略NaNs返回指定軸上最大值的索引。
argmin(a[, axis, out])	返回沿軸的最小值的索引。
nanargmin(a[, axis])	忽略NaNs返回指定軸上最小值的索引。
argwhere(a)	查找非零數組元素的索引，按元素分組。
nonzero(a)	返回非零元素的索引。
flatnonzero(a)	返回在a的扁平版本中非零的索引
where(condition, [x, y])	根據條件，返回x或y中的元素。
searchsorted(a, v[, side, sorter])	查找應該插入元素以維持秩序的索引。
extract(condition, arr)	返回滿足某些條件的數組元素。

$19.3 計數

函數說明

count_nonzero(a[, axis])	統計數組a中非零值的數量

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$20 統計學

$20.1 次序統計

函數說明

amin(a[, axis, out, keepdims])	沿軸返回數組的最小值或最小值。
amax(a[, axis, out, keepdims])	返回數組的最大值或沿軸的最大值。
nanmin(a[, axis, out, keepdims])	返回數組的最小值或沿軸的最小值，忽略任何南線。
nanmax(a[, axis, out, keepdims])	沿軸返回數組的最大值或最大值，忽略任何南線。
ptp(a[, axis, out])	沿軸的值范圍(最大-最小)。
percentile(a, q[, axis, out, …])	沿指定軸計算數據的qth百分位。
nanpercentile(a, q[, axis, out, …])	計算沿指定軸的數據的qth百分位，而忽略nan值。

$20.2 平均數和差異

函數說明

median(a[, axis, out, overwrite_input, keepdims])	計算沿指定軸的中間值。
average(a[, axis, weights, returned])	沿指定軸計算加權平均值。
mean(a[, axis, dtype, out, keepdims])	沿指定軸計算算術平均值。
std(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])	計算沿指定軸的標準偏差。
var(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])	計算沿指定軸的方差。
nanmedian(a[, axis, out, overwrite_input, …])	計算沿指定軸的中間值，而忽略南社。
nanmean(a[, axis, dtype, out, keepdims])	沿指定軸計算算術平均值，忽略南社。
nanstd(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])	計算沿指定軸的標準偏差，而忽略NaNs。
nanvar(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])	計算沿指定軸的方差，而忽略NaNs。

$20.3 相關

函數說明

corrcoef(x[, y, rowvar, bias, ddof])	返回皮爾遜積-矩相關系數。
correlate(a, v[, mode])	兩個一維序列的互相關。
cov(m[, y, rowvar, bias, ddof, fweights, …])	給定數據和權重，估計協方差矩陣。

$20.4 直方圖

函數說明

histogram(a[, bins, range, normed, weights, …])	計算一組數據的直方圖。
histogram2d(x, y[, bins, range, normed, weights])	計算兩個數據樣本的二維直方圖。
histogramdd(sample[, bins, range, normed, …])	計算一些數據的多維直方圖。
bincount(x[, weights, minlength])	統計非負整數數組中每個值的出現次數。
digitize(x, bins[, right])	返回輸入數組中每個值所屬的箱的索引。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy API 速查表的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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