numpy详情总结

import numpy as np

np.argsort(): 对输入数组进行排序,对于多维数组,axis=0表示行之间比较,也可以说按列排序。axis=1表示列之间比较,也可以说是按行排序。

np.bincount(x, weight): x中只可以有大于等于零的元素数组,weight中可以有非整数,weight中的数按x中相同值对应的weight数值相加。 

np.concatenate(): 将图片按指定维度合并图片,合并的两个数据形状可以不一样。

np.diag(array): array是一个1维数组时,结果形成一个以一维数组为对角线元素的矩阵。array是一个二维矩阵时,结果输出矩阵的对角线元素

np.flatten(): 讲多维数组降为一维,默认是按横的方向降维,如果填写参数“F”就表示按竖直方向降维。

np.hstack(tupe): 沿着水平方向将数组堆叠起来。

np.max(): 求序列的最值,默认情况下是列向比较。

np.maximum(): 逐元素比较两个数组找出最大值后返回

np.meshgrid(*xi**kwargs); 从一个坐标向量返回一个坐标矩阵。

np.nanmean(): 求数组中的平均值,如果有nan值则跳过

np.nanmax(): 求数组中的最大值,如果有nan值就跳过

np.nanmin(): 求数组中的最小值,如果有nan值就跳过

np.ravel(): 和上面的np.flatten()的功能是一样的,只是它返回的是视图,而np.flatten()返回的拷贝。

np.stack(): 将图片按指定维度合并图片,合并的两张图片必须大小相同。

np.sum(): sum不传参的时候,是所有元素的总和。

np.tile(): 把数组沿各个方向复制

np.vstack(tupe): 沿着竖直方向将数组堆叠起来。

np.where(condition, x, y): 函数是三元表达式,如果condition条件成立就选x,否则就选y。

np.unique(): 该函数是去除数组中的重复数字,并进行排序之后输出。无论输入的多少维数组,输出的结果都是一维。

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