python中numpy库常用操作

在Python中，NumPy库是一个非常强大的数学库，它提供了大量的函数来处理多维数组和矩阵。以下是一些常用的NumPy操作：

1. 创建数组：

   • numpy.array(list)：将Python列表转换为NumPy数组。
   • numpy.arange(start, stop, step)：创建一个从start开始，到stop结束（不包括stop），步长为step的数组。
   • numpy.linspace(start, stop, num)：创建一个从start开始，到stop结束，包含num个等间距元素的数组。
   • numpy.zeros((shape))：创建一个全为0的数组，shape是一个表示数组形状的元组。
   • numpy.ones((shape))：创建一个全为1的数组，shape是一个表示数组形状的元组。
   • numpy.eye(N)：创建一个N×N的单位矩阵。

2. 数组操作：

   • numpy.reshape(array, newshape)：将数组array重新塑形为newshape指定的形状。
   • numpy.transpose(array)：返回数组array的转置。
   • numpy.flatten(array)：将多维数组array展平为一维数组。
   • numpy.squeeze(array)：移除数组array中大小为1的维度。
   • numpy.expand_dims(array, axis)：在数组array的指定轴上添加一个新的维度。

3. 数学运算：

   • numpy.add(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相加的结果。
   • numpy.subtract(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相减的结果。
   • numpy.multiply(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相乘的结果。
   • numpy.divide(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相除的结果。
   • numpy.power(x, y)：返回数组x的每个元素与y相乘的结果。
   • numpy.sin(x)：返回数组x中每个元素的正弦值。
   • numpy.cos(x)：返回数组x中每个元素的余弦值。
   • numpy.tan(x)：返回数组x中每个元素的正切值。
   • numpy.log(x)：返回数组x中每个元素的自然对数。
   • numpy.sum(x)：返回数组x中所有元素的和。
   • numpy.mean(x)：返回数组x中所有元素的平均值。
   • numpy.std(x)：返回数组x中所有元素的样本标准差。
   • numpy.var(x)：返回数组x中所有元素的样本方差。
   • numpy.min(x)：返回数组x中所有元素的最小值。
   • numpy.max(x)：返回数组x中所有元素的最大值。
   • numpy.argmax(x)：返回数组x中最大值的索引。
   • numpy.argmin(x)：返回数组x中最小值的索引。
   • numpy.argmax(x, axis)：返回沿着指定轴的最大值的索引。
   • numpy.argmin(x, axis)：返回沿着指定轴的最小值的索引。

4. 随机数生成：

   • numpy.random.rand(size)：生成一个大小为size的随机浮点数数组，范围在0到1之间。
   • numpy.random.randn(size)：生成一个大小为size的随机正态分布浮点数数组。
   • numpy.random.randint(low, high, size)：生成一个大小为size的随机整数数组，范围在low到high之间（不包括high）。
   • numpy.random.choice(array, size)：从数组array中随机抽取size个元素组成的新数组。

这些只是NumPy库中常用操作的一部分，更多功能和操作可以参考NumPy官方文档。