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NumPy API 目录 NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumP...

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杂项API Buffer 对象 getbuffer （获取buffer） newbuffer （新建buffer） 性能调优 setbufsize(size) 设置ufunc...

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C-Types外部功能接口 numpy.ctypeslib.as_array (obj, shape=None) source从ctypes数组或ctypes POINTER...

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可选的Scipy加速支持 可以通过Scipy加速的函数的别名。 可以构建Scipy以使用加速或其他改进的库来进行FFT，线性代数和特殊函数。 此模块允许开发人员在scipy可...

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窗口函数 各种窗口函数 bartlett(M) 返回Bartlett窗口。 blackman(M) 返回Blackman窗口。 hamming(M) 返回Hamming窗口。...

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NumPy特别的帮助功能 寻求帮助 lookfor(what[, module, import_modules, …]) 在docstrings上进行关键字搜索。 阅读帮助 ...

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二进制操作 单元位运算 bitwise_and(x1, x2, /[, out, where, …]) 计算位和两个数组的元素。 bitwise_or(x1, x2, /[,...

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测试相关API 公共测试库为所有的numpy测试脚本提供测试支持。 这个单独的模块应该在一个位置提供numpy测试的所有常用功能，这样测试脚本就可以只导入它并立即工作。 断言...

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统计学 顺序统计 amin(a[, axis, out, keepdims]) 返回数组的最小值或沿轴的最小值。 amax(a[, axis, out, keepdims])...

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多项式 NumPy中的多项式可以使用NumPy 1.4中引入的numpy.polynomial包的使用方便类来创建，操作甚至拟合。 在NumPy 1.4之前，numpy.po...

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填充数组 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 填充数组。 原文：https://www.numpy.org.cn/reference/...

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矩阵库 该模块包含numpy命名空间中的所有函数，以下替换函数返回matrices而不是ndarrays。 也在numpy命名空间和返回矩阵中的函数 mat(data[, d...

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数学函数 三角函数 sin(x, /[, out, where, casting, order, …]) 逐个元素运算三角正弦函数。 cos(x, /[, out, wher...

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掩码数组操作 常量 ma.MaskType numpy.bool_ 的别名 创造 根据现有数据 ma.masked_array numpy.ma.core.MaskedArr...

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逻辑函数 真值测试 all(a[, axis, out, keepdims]) 测试沿给定轴的所有数组元素是否都计算为True。 any(a[, axis, out, kee...

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功能的编写 apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, …) 将函数应用于沿给定轴的1-D切片。 apply_over_axes(f...

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离散傅里叶变换 标准的 FFTs fft(a[, n, axis, norm]) 计算一维离散傅立叶变换。 ifft(a[, n, axis, norm]) 计算一维离散傅立...

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浮点错误处理 设置和获取错误处理 seterr([all, divide, over, under, invalid]) 设置如何处理浮点错误。 geterr() 获取当前处...

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自动域数学函数 注意numpy.emath是numpy.lib.scimath的首选别名，可在导入numpy后使用。 包装器用于更加用户友好地调用某些数学函数，这些函数的输出...

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查找API 造真集 unique(ar[, return_index, return_inverse, …]) 查找数组的唯一元素。 布尔运算 in1d(ar1, ar2[,...