有些Python小白對numpy中的常見函數不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經提供了類似于矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數。

數組常用函數

1.where()按條件返回數組的索引值

2.take(a,index)從數組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內均勻分布的數組，元素個數為N個

4.a.fill()將數組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回數組a相鄰元素的差值構成的數組

6.sign(a)返回數組a的每個元素的正負符號

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數組a根據布爾型條件condlist返回對應元素結果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a、最小元素的索引

改變數組維度

a.ravel(),a.flatten():將數組a展平成一維數組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數組a轉換成m*n維數組

a.transpose,a.T轉置數組a

數組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數組a,b按列方向組合

數組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數組a沿垂直方向分割成n個數組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數組a沿水平方向分割成n個數組

數組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設置數組a的范圍為(m,n),數組中大于n的元素設定為n,小于m的元素設定為m

2.a.compress()返回根據給定條件篩選后的數組

數組屬性

1.a.dtype數組a的數據類型

2.a.shape數組a的維度

3.a.ndim數組a的維數

4.a.size數組a所含元素的總個數

5.a.itemsize數組a的元素在內存中所占的字節數

6.a.nbytes整個數組a所占的內存空間7.a.astype(int)轉換a數組的類型為int型

數組計算

1.average(a,weights=v)對數組a以權重v進行加權平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數組a的均值、值、最小值、中位數、方差、標準差

3.a.prod()數組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數組a和b的協方差、相關系數

6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

以上內容為大家介紹了Python基礎之numpy中的常見函數有哪些，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。