引言：
Numpy是科学计算库，是一个强大的N维数组对象Ndarray, 计算功能是数组的50倍，具有广播机制。其包含的数学函数极大地方便了数据计算与研究，也是pandas和Scipy的基础.
import numpy as np
1. Ndarray的基本属性
Ndarray.ndim: 获取数组的维度
Ndarray.shape:获取各个维度的长度，也叫形状
Ndarray.dtype:获取元素的数据类型
Ndarray.size：获取元素总数
Ndarray.itemsize:获取元素字节数
Ndarray.T:获取其转置矩阵
2.类型转换
数据类型的转换：np.astype(new_type)
数组向列表转换：a.tolist()
3.数组的索引和切片（这里只讲多维数组）
多维数组的索引：
arr = np.arrange(24).reshape(2,3,4)
arr[1,2,3]:表示三个维度的编号，各个维度的编号用逗号分割
多维数组的切片：
arr[:,1:2,::2]：缺省时，表示从第零个元素开始，到最后一个元素截止
4.数组的排序
np.sort(arr1):排序，返回排序好的副本
np.unique(arr1):返回ndarray中的元素，排序重复的元素之后进行排序
5.一元计算函数
np.abs(arr1):绝对值
np.fabs(arr1):绝对值（非负数）
np.mean(arr1):平均值
np.sqrt(arr1)：开平方值
no.square(arr1):平方值
np.exp(arr1):计算e的x方
np.ceil(arr1):计算大于等于该值的最小整数，向下取整
np.floor(arr1):计算小于等于该值的最小整数，向上取整
np.right(arr1):四舍五入到最近的整数
6.多元计算函数：
np.add(a,b):相加
np.substract(a, b):相减
np.multiply(a, b):相乘
np.divide(a,b):相除
np.power(a,num):a的n次方
np.mod(a,b):求模，即取余
7.统计函数
np.mean(arrr1):求平均值
np.sum(arr1):求和
np.cumsum(arr1):累加
np.cumprod(arr1):累乘
np.std(arr1):方差
np.var(arr1):标准差
np.max(arr1):最大值
np.min(arr1):最小值
np.argmax(arr1):最大值的索引
np.arrmin(arr1):最小值的索引
np.ptp(arr1):极差
np.diff(arr1):相邻作差
np.any(arr1):有一个成立，即为True
np.all(arr1):全部成立才为True
np.dot(arr1):计算矩阵内积
８.随机函数
Numpy的random子库
.shuffle(arr1):根据数组arr1的第一周进行随机排列，改变数组arr1
.chocie(a[,size,replace,p]):从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状数组，replace表示是否可以重用元素，默认为False
.permutation(arr1):根据数组arr1的第一周=轴进行随机排列，单是不该表原数组，将形成新数组
.rand():各元素是[0,1)的浮点数，服从均匀分布
.randn():标准正态分布
.randint(low,high,(shape))：依据shape创建随机数组和整数数组
seed(int)：随机种子,固定生成的随机数时使用
标签：总结,函数,元素,数组,np,arr1,Numpy,Ndarray From： https://www.cnblogs.com/song-jian/p/16939318.html