Numpy包简单介绍

详细介绍可以看Numpy帮助，也有很多资料，此文仅是一个简述性质的集成文章

Numpy是Python的一个扩展包，语法和Matlab有很多相似之处。它支持高维数组和矩阵运算，也提供了许多数组和矩阵运算的函数。另外，它在数组和矩阵运算方面速度很快，效率很高。对数组的运算都可以算在每个元素上。如，A*2（A为3*3的矩阵），结果是A中的9个元素都乘2

数组索引一般用 [] 来实现，一维arratName[行]，二维aName[行，列]，三维[页，行，列]，可以用冒号：代替某一维度，表示取该维度所有元素。如a[[1，2]，[3，4]]，a[：，1]为[2，4]

布尔型索引布尔型数组的长度必须和被索引的轴长度一致

花式索引利用整数数组进行索引

print a[[4, 3, 0, 6]] # 打印a[4]、a[3]、a[0]和a[6]。

切片如下： a为3*3*3矩阵 b = a[1，：，：]

用.copy()方法复制数组，= 直接赋值。赋值只能产生镜像，仅是给变量增加一个名称；复制可以生成另一个变量，两个变量相互独立。

转置为 arrayName.T

矩阵相乘 np.dot(array1，array2)

高维轴对换 .transpose 或 .swapaxes

如：a=np.arange(9).reshap(3,3) print(a>5)， print(a[a>5])。第一个输出是True和False的矩阵，第二个输出6，7，8，9

因此，可以按条件选择数组元素

np.where的使用语法：np.where（条件，表达式1，表达式2）条件为真执行表达式1，条件为假执行表达式2.

.sort() 0为按列排序，1为按行排序

运算函数（二元）	说明
add	将数组中对应的元素相加
subtract	从第一个数组中减去第二个数组中的元素
multiply	元素相乘
Divide, floor_divide	相除，或向下取整除法
power	Power(A，B) 计算A^B
Max fmax	计算最大值，fmax忽略NaN
Min fmin	计算最小值，fmin忽略NaN
mod	求模
copysign	将第二数组中的符号复制给第一个数组元素
greater，greater_equal less，less_equal，equal, not_equal	执行元素级的比较，最终产生布尔型数组
Logical_and, logical_or Logical_xor	执行元素级的真值逻辑运算，产生布尔型数组