Ndarray对象的属性方法
1.ndim: 秩，即轴的数量或维度的数量
2.shape: 对象的尺度，对于矩阵，n行m列
3.size: 对象元素的个数，相当于shape中的n*m的值
4.dtype: 对象的元素类型
5.itemsize: 对象中每个元素的大小，以字节为单位
Ndarray的元素类型
1.bool: 布尔类型，True或False
2.intc: 与C语言中的int类型一致，一般是int32或int64
3.intp: 用于索引的整数，相当于 C 的size_t，通常为int32或int64
4.int8 8.uint8
5.int16 9.uint16
6.int32 10.uint32
7.int64 11.uint64
12.float16 13.float32
14.float64 15.complex64(实部和虚部都是32位浮点数)
16.complex128
Ndarray数组的创建方法
1.x = np.array(list/tuple, [dtype=np.float64])
当np.array()不指定dtype时，numpy将根据数据类型关联一个dtype类型
2.np.arange(n) 3.np.ones(shape)
4.np.zeros(shape) 5.np.full(shape,val)
5.np.eye(n) 6.np.ones_like(a)
7.np.zeros_like(a) 8.np.ful_like(a, val)
9.np.linspace(start, end, interval)
10.np.concatenate((a, b, ...), axis=0)
Ndarray数组类型的变换
1.new_a = a.astype(new_type) 返回a矩阵的np.type数据类型的矩阵
2.ls = a.tolist() 返回a矩阵的列表类型的数据
Ndarray数组的维度变换
1.reshape(shape) 2.resize(shape)
3.swapaxes(ax1, ax2) np.swapaxes(arr, ax1, ax2)
4.flatten()
Numpay的一元函数
1.np.round(a, decimals=0)
2.np.rint(x) 将x中各元素四舍五入为整数
3.np.ceil(x) 将x中个元素取比它大的最小的整数
4.np.floor(x) 将x中各元素取比它小的最大的整数
5.np.modf(x) 返回值为两个ndarray，分别为x的小数部分和x的整数部分
6.np.trunc(x) 返回x中的整数部分
7.np.fix(x) 返回x中相对于0的最接近的整数
8.np.sign(x) 返回x中元素的符号值
Numpy二元函数
1.np.maximum(x, y) np.fmax(x, y) 元素级的最大值计算
2.np.minimum(x, y) np.fmin(x, y) 元素级的最小值计算
3.np.mod(x, y) 元素级的模运算
4.np.copysign(x, y) 将数组y中的各元素值的符号赋值给数组x对应元素
5.> < >= <= == != 算术比较，产生布尔型数组
Numpy数据存取与函数
1.np.savetxt(frame, array, fmt=’%.18e’, delimiter=None)
frame: 文件、字符串或产生器
array: 存入文件的数组
fmt: 写入文件的格式，例如: %d %.2f %.18e
delimiter: 分割字符串，默认是任何空格
2.np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None, unpack=False)
frame: 文件、字符串或产生器
dtype: 数据类型，可选
delimiter: 分割字符串，默认是任何空格
unpack: 如何True，读入属性将分别写入不同变量
(可应用于CSV文件的存取，只能有效存储一维和二维数组)
3.a.tofile(frame, sep=’’, format=’%s’)
frame: 文件、字符串
sep: 数据分割字符串，如果是空串，则写入的文件为二进制
format: 写入数据的格式
4.np.fromfile(frame, dtype=float, count=-1, sep=’’)
frame: 文件、字符串
dtype: 读取的数据类型
count: 读入元素个数，-1表示读入整个文件
sep: 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
(可应用dat文件的存取，但需要提前预知存取文件的数据类型)
5.np.save(fname, array) np.savez(fname, array)
frame: 文件名，以.npy为扩展名，压缩文件扩展名为.npz
array: 数组变量
6.np.load(fname)
frame: 文件名，以.npy为扩展名，压缩文件扩展名为.npz
(以numpy自定义数据类型进行存取，与其他应用进行交互的能力较弱)
Numpy的随机数函数
1.rand(d0, d1,...,dn) 根据d0-dn(维度)创建随机数数组，浮点数，[0, 1)，均匀分布
2.randn(d0, d1,…,dn) 根据d0-dn(维度)创建随机数数组，标准正态分布
3.randint(low[, high, shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low, high)
4.seed(s) 随机数种子，s是给定的种子值
5.shuffle(a) 根据数组a的0轴进行随机排列，改变数组x
6.permutation(a) 根据数组a的0轴产生一个新的乱序数组，不改变数组x
7.choice(a[, size, replace, p]) 从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组，replace表示是否可以重用元素，默认False
8.uniform(low, high, size) 产生具有均匀分布的数组，low起始值，high结束值，size形状
9.normal(loc, scale, size) 产生具有正态分布的数组，loc均值，scale标准差，size形状
10.poisson(lam. size) 产生具有泊松分布的数组，lam随机事件发生率，size形状
Numpy的统计函数
1.sum(a, axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis整数或元组
2.mean(a, axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素期望，axis整数或元组
3.average(a, axis=None, weights=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值
4.std(a, axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差
5.var(a, axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差
6.min(a) max(a) 计算数组a中元素的最小值、最大值
7.argmin(a) argmax(a) 计算数组a中元素最小值、最大值的一维后下标
8.unravel_index(index, shape) 根据shape将一维下标index转换成多维下标
9.ptp(a) 计算数组a中元素最大值与最小值的差
10.median(a) 计算数组a中元素的中位数(中值)
Numpy的梯度函数
1.np.gradient(f) 计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度
