numpy 的基本属性和方法

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ndarray 的几个常用属性:

· shape: 代表一个 array 的形态,是一个向量还是一个矩阵,抑或是一个更复杂的向量组。

· ndim: 代表这个 array 的维度

· size: 在 array 中拥有的元素数量

· itemsize: 这个 array 中每一个元素所需要占的字节数

· nbytes: 这个 array 的总字节数(=itemsize*size)

· real: 代表一个 array 中所有元素的实数部分

· imag: 同理,代表一个 array 中所有元素的虚数部分

· flat: 将这个 array 整理成一维的,可以索引的一系列的元素组合。它实际上是通过 iterator 实现的,我们可以通过 for x in array.flat 来取得到所有的元素

· T: 矩阵转置,同 transpose()方法

一些比较有用的方法:

· tolist(): 将 array 转化成一个 Python 中的 list 对象

· item(*args): 取得某一位置的元素

· dump(file): 将这个对象序列化至文件。同 cPickle 中的 dump 作用

· dumps(): 将序列化的结果通过字符串加以输出

一些关于 Array 的形态操作:

· reshape(): 改变 array 的形态

· resize(): 也是改变 array 的形态。不同的是,resize 是直接修改这个对象的,而 reshape 则会生成一个新的对象

· transpose(): 这个就是矩阵的转置操作啦

· swapaxes(): 将 n 个维度中任意两个维度(坐标轴)进行调换

· flatten(): 复制一个一维的 array 出来

还有一些关于 Array 的运算操作:

· max():取得所有元素中的最大值

· min():取得最小值。还有一点值得说,就是 max、min 这些函数都可以针对某一坐标轴(具体维度)进行运算,例如 array.max(axis=0),就在 0 坐标上求最大值

· sum():求和

· cumsum():求累计和

· prod():求所有元素之积

· cumprod():求累计积

· all():如果所有元素都为真,那么返回真;否则返回假

· any():只要有一个元素为真则返回真

· mean():求平均数

矩阵函数 说明
np.sin(a) 对矩阵 a 中每个元素取正弦,sin(x)
np.cos(a) 对矩阵 a 中每个元素取余弦,cos(x)
np.tan(a) 对矩阵 a 中每个元素取正切,tan(x)
np.arcsin(a) 对矩阵 a 中每个元素取反正弦,arcsin(x)
np.arccos(a) 对矩阵 a 中每个元素取反余弦,arccos(x)
np.arctan(a) 对矩阵 a 中每个元素取反正切,arctan(x)
np.exp(a) 对矩阵 a 中每个元素取指数函数,ex
np.sqrt(a) 对矩阵 a 中每个元素开根号 √x
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