Python數據分析:numpy經常使用函數

numpy是python中一個與科學計算有關的庫，本文將介紹一些經常使用的numpy函數，使用numpy以前須要先引入，輸入import numpy as np，咱們通常將numpy簡化爲np。

1.np.arange(n)：生成0至n-1個整數。

2.a.reshape(m,n)：將a從新定義爲一個m行n列的矩陣。

3.a.shape：打印a的行和列。

4.a.ndim：求a的維度。

5.a.size：輸出a中的元素個數。

6.np.zeros((m,n))：生成m行n列的零矩陣，應當注意的是，函數中要傳入一個元組。此時生成的矩陣0後面有一個小數點，由於系統默認數據類型爲浮點型，要想得到整數類型，咱們應預先指定好數據類型。

7.np.ones((k,m,n),dtype=np.int32)：生成k個m行n列的單位矩陣，且矩陣中的數據類型爲整數型。

8.np.arange(m,n,k)：生成m到n的以k爲步長切片的數據。

9.np.linspace(m,n,k)：在m到n的數據中按等間距取k個值。

10.若A、B爲同維矩陣，則A*B返回的是A和B矩陣對應位置相乘獲得的結果，A.dot(B)或np.dot(A,B)返回的纔是矩陣乘法所得的結果。

11.np.exp(A)或np.sqrt(B)：分別獲得e的B次冪和矩陣B中每一個數開方所獲得的結果。

12.np.floor()：向下取整。

13.a.ravel()：將矩陣a從新拉伸成一個向量，拉伸後能夠從新reshape成一個新矩陣。

14.a.T：求a的轉置矩陣。

15.a.reshape(n,-1)或a.reshape(-1,n)：肯定一個矩陣的行(列)後，相應的列(行)也直接被肯定，所以輸入-1便可。

16.np.hstack((a,b))：將矩陣a和b橫向拼接。

17.np.vstack((a,b))：將矩陣a和b縱向拼接。

18.np.hsplit(a,n)：將矩陣a橫向切爲n份。

19.np.hsplit(a,(m,n))：在a的索引爲m和n的空隙橫向切開。

20.np.vsplit(a,n)：將矩陣a縱向切爲n份。

21.np.hsplit(a,(m,n))：在a的索引爲m和n的空隙縱向切開。

22.矩陣的複製：

• b = a：此時獲得的b與a的地址是徹底相同的，也就是a,b只是同一個矩陣的不一樣名稱，對其中任意一個矩陣操做都會引發另外一個矩陣相同的變化。
• b = a.view()：此時獲得的b與a的地址不一樣，可是對b的操做會改變a。
• b = a.copy()：此時獲得的是兩個徹底獨立的矩陣。

23.b = np.tile(a,(m,n))：將矩陣a的行數擴大m倍，列數擴大n倍。

24.np.sort(a,axis=k)：將矩陣a在k維排序。

25.np.argsort(a)：返回將a升序排列後的索引值(默認排列方式爲升序)。