Numpy模块中常用的数组函数
NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，它为Python提供了一个多维数组对象和一系列的数组处理函数，使得Python可以轻松地进行各种数据分析、科学计算和工程计算任务。在实际的应用中，我们常常需要使用各种数组函数对NumPy中的数组进行操作。本文将介绍NumPy模块中常用的数组函数。
1.数组创建函数
1.1 从列表或元组创建数组
numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)
该函数将一个列表或元组转换为数组。object是一个列表或元组。dtype指定了所生成数组中元素的数据类型。copy表示是否对输入列表进行深度拷贝。order表示生成数组元素在内存中的存储顺序。subok表示返回的数组是否允许子类继承。ndmin表示返回数组的最小维度。like表示以该对象作为模板创建一个数组对象。
1.2 生成数组的全零，全一和空数组
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)
该函数生成一个指定大小(shape)和数据类型(dtype)的全零数组。order表示生成数组元素在内存中的存储顺序。like表示以该对象作为模板创建一个数组对象。
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)
该函数生成一个指定大小(shape)和数据类型(dtype)的全一数组。order表示生成数组元素在内存中的存储顺序。like表示以该对象作为模板创建一个数组对象。
numpy.empty(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)
该函数返回一个指定大小(shape)和数据类型(dtype)的空数组，数组元素的值为随机数。order表示生成数组元素在内存中的存储顺序。like表示以该对象作为模板创建一个数组对象。
1.3 生成从指定范围内均匀间隔的数组
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)
该函数用于生成从start到stop之间均匀间隔的数组，间隔大小为step。如果start省略，则默认为0。如果step省略，则默认为1。dtype表示数组的数据类型。
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
该函数用于生成从start到stop之间指定数量(num)均匀间隔的数组，endpoint表示是否包含终止值，retstep表示是否返回间距大小，dtype表示数组的数据类型，axis表示数组的方向。
2.数组维度函数
2.1 重塑数组的形状
numpy.reshape(a, newshape, order='C')
该函数返回一个按照新形状(newshape)重塑后的数组，原数组a的元素不变。order表示新数组元素在内存中的排列方式。
2.2 数组扁平化
numpy.ndarray.flatten(order='C')
该函数返回一个把原数组扁平化后的数组，方法是把数组所有元素压成一维，原数组a的元素也改变了。order表示新数组元素在内存中的排列方式。
2.3 数组转置
numpy.transpose(a, axes=None)
该函数返回一个数组的转置，即把原数组a沿着指定的轴进行翻转。axes表示需要翻转的轴，如果省略，则翻转所有轴。
3.数组元素函数
3.1 修改数组元素
numpy.put(a, indices, values, mode='raise')
该函数用于将指定索引处的元素值修改为指定的值，mode表示超出索引范围的处理方式。
numpy.repeat(a, repeats, axis=None)
该函数用于将原数组a中的每个元素重复指定的次数，生成一个新数组。
3.2 数组元素查找
numpy.where(condition[, x, y])
该函数根据指定条件(condition)返回一个新数组，数组元素是x和y中根据条件选中的元素。
numpy.searchsorted(a, v[, side='left', sorter=None])
该函数用于在有序数组a中查找指定值v应该插入的位置，以保持数组的有序性。
4.数组统计函数
4.1 统计数组元素最值
numpy.amax(a[, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, …])
该函数返回数组a中指定轴(axis)下的最大值。
numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, …])
该函数返回数组a中指定轴(axis)下的最小值。
4.2 统计数组元素总和
numpy.sum(a[, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, …])
该函数返回数组a中指定轴(axis)下的元素总和。
4.3 统计数组元素平均值
numpy.mean(a[, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, …])
该函数返回数组a中指定轴(axis)下的元素平均值。
4.4 统计数组元素标准差
numpy.std(a[, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>, …])
该函数返回数组a中指定轴(axis)下的元素标准差。
以上就是NumPy模块中常用的数组函数。NumPy模块提供了大量的数组相关函数，使得Python具备了实现各种数据分析、科学计算和工程计算任务的能力。掌握这些函数，可以帮助我们更加高效地进行数据处理和分析。