Numpy 教程

import numpy as np

随机种子

• np.random.seed(self, seed=None)：固定随机数的输出结果。

创建数组

指定值填充

• np.empty(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)：返回给定形状和类型的新数组，而无需初始化条目。
• np.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)：返回形状和类型与给定数组相同的新数组。
• np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C', *, like=None)：返回单位矩阵。
• np.identity(n, dtype=None, *, like=None)：返回单位矩阵。
• np.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)：返回给定形状和类型的新数组，并用1填充。
• np.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)：返回形状与类型与给定数组相同的数组，并用1填充。
• np.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)：返回给定形状和类型的新数组，并用0填充。
• np.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)：返回形状与类型与给定数组相同的数组，并用0填充。
• np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C', *, like=None)：返回给定形状和类型的新数组，并用fill_value填充。
• np.full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)：返回形状与类型与给定数组相同的数组，并用fill_value填充。

范围内填充

• np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None)：返回给定间隔内的均匀间隔的值。
• np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)：返回指定间隔内的等间隔数字。
• np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)：返回数以对数刻度均匀分布。

随机值填充

• np.random.rand(d0, d1, ..., dn)：返回服从[0,1)均匀分布的指定形状的浮点数数组。
• np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)：返回服从[low,high)均匀分布的指定形状的浮点数数组。
• np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)：返回服从[low,high)均匀分布的指定形状的整数数组。
• np.random.randn(d0, d1, ..., dn)：返回服从N(0,1)标准正态分布的指定形状的浮点数数组。
• np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)：返回服从N(loc,scale)正态分布的指定形状的浮点数数组。
• np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从数组中随机有放回采样若干次。
• np.random.permutation(x)：返回随机排列。

数组操作

• ndarray.T：返回转置。
• np.transpose(a, axes=None)：返回转置。
• np.c_[tup]：左右合并。
• np.column_stack(tup)：左右合并。
• np.r_[tup]：行合并。
• ``：行合并。
• ``：
• ``：
• ``：