NumPy 字符串函数
以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。
这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| add() | 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 |
| multiply() | 返回按元素多重连接后的字符串 |
| center() | 居中字符串 |
| capitalize() | 将字符串第一个字母转换为大写 |
| title() | 将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写 |
| lower() | 数组元素转换为小写 |
| upper() | 数组元素转换为大写 |
| split() | 指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表 |
| splitlines() | 返回元素中的行列表，以换行符分割 |
| strip() | 移除元素开头或者结尾处的特定字符 |
| join() | 通过指定分隔符来连接数组中的元素 |
| replace() | 使用新字符串替换字符串中的所有子字符串 |
| decode() | 数组元素依次调用str.decode |
| encode() | 数组元素依次调用str.encode |
NumPy 数学函数
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。
三角函数
NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。arcsin，arccos，和 arctan 函数返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数。
这些函数的结果可以通过 numpy.degrees() 函数将弧度转换为角度。
舍入函数
numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。
numpy.around(a,decimals)
参数说明：
a: 数组
decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置numpy.floor()
numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数，即向下取整。
numpy.ceil()
numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。
NumPy 算术函数
NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。
numpy.reciprocal()
numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。如 1/4 倒数为 4/1。
numpy.power()
numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。
numpy.mod()
numpy.mod() 计算输入数组中相应元素的相除后的余数。 函数 numpy.remainder() 也产生相同的结果。
NumPy 统计函数
NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下：
numpy.amin() 和 numpy.amax()
numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。
numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。
numpy.ptp()
numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。
numpy.percentile()
百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数numpy.percentile()接受以下参数。
numpy.percentile(a, q, axis)
参数说明：
a: 输入数组
q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间
axis: 沿着它计算百分位数的轴首先明确百分位数：
第 p 个百分位数是这样一个值，它使得至少有 p% 的数据项小于或等于这个值，且至少有 (100-p)% 的数据项大于或等于这个值。
举个例子：高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为 54 分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。
这里的 p = 70。
numpy.median()
numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）
numpy.mean()
numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。 如果提供了轴，则沿其计算。
算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。
numpy.average()
numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。
该函数可以接受一个轴参数。 如果没有指定轴，则数组会被展开。
加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。
考虑数组[1,2,3,4]和相应的权重[4,3,2,1]，通过将相应元素的乘积相加，并将和除以权重的和，来计算加权平均值。
标准差
标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
标准差是方差的算术平方根。
标准差公式如下：
std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))如果数组是 [1，2，3，4]，则其平均值为 2.5。 因此，差的平方是 [2.25,0.25,0.25,2.25]，并且其平均值的平方根除以 4，即 sqrt(5/4) ，结果为 1.1180339887498949。
方差
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，即 mean((x - x.mean())** 2)。
换句话说，标准差是方差的平方根。