import numpy as np
1、ndarray
N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列
ndarray.size 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray.flags ndarray 对象的内存信息
ndarray.real ndarray元素的实部
ndarray.imag ndarray 元素的虚部
ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
例：
a = np.array([1,2,3])
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
2、创建数组
numpy.empty
numpy.zeros
numpy.ones
创建一个与给定数组具有相同形状的数组
numpy.zeros_like
numpy.ones_like
从已有的数组创建数组
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
a 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组
dtype 数据类型，可选
order 可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。
从数值范围创建数组
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
start 起始值，默认为0
stop 终止值（不包含）
step 步长，默认为1
dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。
例：x = np.arange(5)
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的，格式如下：
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
start 序列的起始值
stop 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint 该值为 true 时，数列中包含stop值，反之不包含，默认是True。
retstep 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。
dtype ndarray 的数据类型
numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下：
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
start 序列的起始值为：base ** start
stop 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint 该值为 true 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
base 对数 log 的底数，默认是 10。
dtype ndarray 的数据类型
3、切片和索引
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
b = a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为 2
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x[[0,1,2], [0,1,0]]
print (y)
输出结果为：
[1 4 5]
4、广播
广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。
如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。
5、迭代
numpy.nditer
for x in np.nditer(a):
print (x, end=", " )
print ('\n')
6、数组操作
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下：
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器
for element in a.flat:
print (element)
numpy.ravel() 展平的数组元素，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图
numpy.ravel(a, order='C')
a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
a.ravel()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
翻转数组
ndarray.T
a.T
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
7、数学函数
三角函数：sin()、cos()、tan()。
numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。
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() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。
8、算术函数
算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。
9、统计函数
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() 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.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）
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。
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。
numpy.std() 标准方差
numpy.var() 方差
10、排序
numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下：
numpy.sort(a, axis, kind, order)
参数说明：
a: 要排序的数组
axis: 沿着它排序数组的轴，如果没有数组会被展开，沿着最后的轴排序， axis=0 按列排序，axis=1 按行排序
kind: 默认为'quicksort'（快速排序）
order: 如果数组包含字段，则是要排序的字段
numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。
numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。
numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。
numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素，返回满条件的元素。
