numpy的函数用法以及注意事项

函数用法

生成函数

• array
• narray
• one 根据给定形状和数据类型生成全1的数组

numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')[source]

• ones_like 根据所给的数组生成形状一样的全1数组

numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)

• zeros
• zeros_like
• empty
• empty_like
• full
• full_like
• eye, identity 生成一个N*N的特征矩阵（对角线的为1，其余都为0）

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C')[source]

数组连接

np.concatenate() #l连接 
np.vstack() #按行堆叠
np.hstack() #按列堆叠
np.split() #按位置分隔数组 

强制类型转换

array.astype() 

where

np.where(cond, xarr, yarr)

线性代数

array.T
np.dot(a,b)
numpy.linalg函数
diag	#返回方阵的对角
trace	#对角元素的和
det		#矩阵行列式
eig		#求特征值以及特征向量
inv		#求逆
solve	#求解Ax=b，其中A是方阵
lstsq	#Ax=b的最小二乘

注意事项

• 算术操作使用了逐元素操作的方法
• 缩影与切片是viewer，显式复制用.copy()
• bool索引的用法