Numpy用法速查手册

np.arange   # 类似 python的range

np.reshape    # 重新调整ndarray的维度
np.ravel()  #扁平，变成1维，不会生成副本
np.flatten()  #扁平，变成1维，但是会生成副本

np.ix     #用于将两个整数一维数组转换为一个区域索引器

np.T np.transpose  #转置
np.swapaxes(a1,a1)   #交换轴a1 and a2 

通用函数：
np.sqrt # 开方
np.exp   # e的指数
np.maximum(x,y)  # x和y是维度一致的数组，取两个数组每个位置元素的较大的元素
np.modf  # 将浮点数的整数部分和小数部分分开，返回两个形状一致的数组

np.where(条件，x, y ) # 三元表达式的矢量化形式,条件成立选x中的值，不成立选y中的值

np.mean   # 接受参数，表示在哪个轴上计算，默认会计算所有原素 axis = 0,1,2
np.sum    # 接受参数，表示在哪个轴上计算，默认会计算所有原素

np.cumsum   # 按某个轴进行累加
np.cumprod  # 按某个轴进行累乘

#主要是作用于bool型元素
sum作用于bool类型，求true的个数
np.any
np.all 

np.sort  # 参数可以是轴，按特定的轴进行排序

np.unique  

np.in1d(x,y)  #判断y是否在x中，y可以是数组，x是数组，返回bool数组

np.save(path,array)  #保存和加载，二进制文件  
np.load(path)   

np.savez(path ,a = array1 ,b = array2) # 将多个数组保存到压缩文件

np.loadtxt(path,delimiter=',')  # 加载csv格式的文件直接到ndarry中
np.savetxt(path,delimiter=',')
np.genfromtxt()  # 相比loadtxt ，更加丰富，可以加载结构化数组

np.dot(x,y)  x.dot(y)  # 类似，但是np.dot  这种顶级函数，一般会为返回值新建一个数组

基本函数：