NumPy基础1
数组与标量的运算
arr=np.array([[1.,2,.3.],[4.,5.,6.]])
arr*arr
arr-arr
arr**arr
多维数组的切片与索引
a[::-1] python翻转数组
a[3:7:2] 同slice(3,7,2)
b[0]=b[0,:,:]=b[0,...]
使用slice切片
布尔型索引
布尔型索引切片操作与一般索引操作相同
布尔型索引运算
返回副本
data[data<0]=0 即可归负数为0
花式索引
数组转置
arr.T
b.transpose()
改变数组的维度
b=np.arange(24).reshape(2,3,4)#返回拷贝，不修改原数组
b.resize((2,12))#对原数组进行修改
高维展开
b.ravel()
b.flatten()
转置
组合数组
np.hstack((a,b))水平组合
（二维）水平组合同列组合，垂直组合同行组合
深度组合
数组分割
深度分割（至少3维）（一种方法）
数组的属性
b.ndim 维度
b.size 元素个数
b.itemsize
b.nbytes
实数：b.real b.imag
b.flat 类型
b.flat(位置） 元素
数组类型转换
b.tolist()
b.tostring() 会有乱码
b.astype(int) 转为int 丢弃虚部
b.astype('complex')恢复虚部 转为实数
通用函数
切割函数，切割整数部分与小数部分
条件逻辑表达为数组运算
np.where(arr>0,2,-2)#True 设置为2，False 设置为-2
np.where(arr>0,2,arr)#False 不变
同：result=1*cond1+2*cond2+3*-（cond1|cond2)
数学与统计方法
均值函数mean
arr.any() 存在True即返回True
arr.all() 全部True才返回True
sort排序返回副本（np.sort(arr))与实际改变（arr.sort())
unique()唯一化，且返回排序后数组
in1d(arr,查找元素（可以是list)）查找是否存在，返回布尔向量
矩阵运算
mat.dot(inv(mat))----得到单位矩阵
随机数产生
