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NumPy 使用

创建数组

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
print(a.shape)

输出:

[1 2 3]
(3,)

序列

# 创建序列填充的数组
arr = np.arange(start=1, stop=11, step=1, dtype=np.long)
print(arr)
print(arr.shape)

输出:

[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
(10,)

数组属性

形状 shape
```
print(arr.shape)
```
数据类型 dtype
```
print(arr.dtype)
```
维度 ndim
```
print(arr.ndim)
```

快捷方法

创建全 0 数组 zeros
```
print(np.zeros(shape=(3, 3)))
```
创建全 1 数组 ones
```
print(np.ones(shape=(3, 3)))
```
创建内容随机的数组, 依赖于内存状态 empty
```
print(np.empty(shape=(3, 3)))
```

二维矩阵 matrix

np.matrix('1, 2; 3, 4; 5, 6')

数列

等差数列 linspace
```
np.linspace(start=1, stop=10, num=5)
```
对数轴际数列 logspace
```
np.logspace(start=1, stop=10, num=5)
```

内置函数

基本函数

向上取整 ceil
```
np.ceil(arr)
```
向下取整 floor
```
np.floor(arr)
```
圆整 rint
```
np.rint(arr)
```
重映射 where
```
np.where(arr > 5, True, False)
```

统计函数

最大值的下标 argmax
```
np.argmax(arr)
```
最小值的下标 argmin
```
np.argmin(arr)
```
最大值 max
```
np.max(arr)
```
最小值 min
```
np.min(arr)
```
平均值 mean
```
np.mean(arr)
```
标准差 std
```
np.std(arr)
```
返回元素依次相加的结果 cumsum
```
np.cumsum(arr)
```
判断元素是否满足条件 all, any
```
np.all(arr > 5)
np.any(arr > 5)
```

其他

点乘 dot
```
np.dot(arr, arr)
```