| a=np.array([2,23,4],dtype=np.float) |
把列表转换成矩阵(我们创建的时候是一个列表，有逗号分割，转换成矩阵之后就没有逗号分隔) |
| a.ndim |
矩阵的维度 |
| a.shape |
矩阵的形状（几行几列） |
| a.shape[0] |
a的行数 |
| a.shape[1] |
a的列数 |
| a.size |
矩阵共有多少个元素 |
| a=np.zeros((3,4)) |
生成3行4列的全零矩阵 |
| a=np.arange[10,20,2] |
生成10到20的数列，间距是2 |
| a=np.arange(12).reshape((3,4)) |
生成从0到11的3行4列矩阵 |
| a=np.linspace(1,10,5) |
生成从1到10的一个线段，共5段，自动计算步长 |
| a[0,0] |
索引a的第一行第一列 |
| a[1,:] |
索引第二行的所有数 |
| np.argmax(a,0) |
索取每列最大值索引，如果想索取每行最大值索引，把0换成1 |
| a.flatten() |
把矩阵a中的元素放到一行 |
| a=np.random.random((2,4)) |
随机生成2行4列的随机矩阵 |
| np.sum(a, axis=None) |
对整个矩阵元素求和，如果数组a是多维，默认是对列求和，我们也可以对它进行指定，当axis=0时是对列进行求和，当axis=1时是对行进行求和 |
| np.sum(a,axis=0) |
axis=0对每一列求和，axis=1对每一行求和 |
| np.max(a,axis=0) |
寻找每一列中的最大值 |
| np.clip(a, 5, 9) |
矩阵中小于5的元素为5，大于9的元素为9 |
| np.size(a,0)/ np.size(a,1) |
当为0时求行个数，为1时求列个数 |
| np.matmul(a,b) |
矩阵乘法（交叉相乘相加） |
| np.dot(a,b) |
矩阵乘法（点积，与上相同） |
| np.linspace(start, stop, num) |
生成num个从start到stop的数 |
| np.expand_dims(data, axis=3) |
增加一个第四维，例如原数据形状是(60,28,28),新的形状是(60,28,28,1) |
| A@B |
矩阵乘法 |
| a*b |
对应元素相乘 |
| A**2 |
矩阵里每个元素平方 |
| np.hstack((a,b)) |
把矩阵a拼接到矩阵b的左侧(注意几个括号) |
| np.vstack((a,b)) |
把矩阵b拼接到矩阵a的下方 |
| np.concatenate((a,b,c,d,e),axis = 0) |
把多个矩阵进行上下合并 |
| np.split(a,2,axis=1) |
把矩阵a进行纵向分割，分割成两列 |
| np.array_split(a,3,axis=1) |
把矩阵a进行纵向不等量分割，分割成两列 |
| np.vsplit(a,3) |
横向分割成三部分 |
| np.hsplit(a,4) |
把矩阵a纵向分割成4部分 |
| np.isin(a,b) |
判断a是否在b里，如果是就返回true，否则就返回false |
| np.loadtxt('text.txt') |
读取txt文件 |
| np.savetxt('text.txt', X) |
保存txt文件, 第一个是文件路径，X是要保存的数组 |
| np.reshape(a, newshape) |
a要变换的array，newshape期望得到的形状 |
| numpy.ndarray.flatten(a) |
将数组展平，返回原数据的副本 |
| np.ravel(a) |
将数组展平，不返回数据副本 |
| np.squeeze(data,axis = 1) |
对data的形状进行压缩，列入原data的形状为[5,1,24]，压缩后的形状就为[5,24] |
| np.random.rand(3,2) |
产生形状为(3,2)符合标准正太分布的随机数 |
| np.random.randint(low, high, size=None) |
产生从low到high形状为size的整数 |
| np.random.random(size=None) |
产生区间为[0,1)的随机浮点型数组 |
| np.random.normal(size=None) |
产生符合正态分布的随机数 |
| np.prod(a, axis=None) |
计算矩阵a元素的乘积，np.prod([[1.,2.],[3.,4.]])，结果为1234=24，np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=1)计算每一行的乘积，结果为[12=2,3*4=12] |
| np.argsort(x) |
该函数是求输入数组x的按从小到大排列的索引。例如x=np.array([5,2,3])，则输出的结果为：array([1,2,0]) |
| np.unique() |
去掉数组中重复的数 |
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