1-Numpy的通用函数(ufunc)

一、numpy“通用函数”(ufunc)包括以下几种：

1. 元素级函数（一元函数）：对数组中的每个元素进行运算
2. 数组级函数：统计函数，像聚合函数（例如：求和、求平均）
3. 矩阵运算
4. 随机生成函数

常用一元通用函数、数组级函数

函数名	作用	例子	结果
np.abs()、sum()、mean() std()、var()	计算绝对值、求和、求平均值 求标准差、方差	arr = np.array([1,2,-3,-4,5]) np.abs(arr)	array([1, 2, 3, 4, 5])
np.min()、max()、 argmin ()、argmax()	最小值、最大值、 最小值索引、最大值索引	arr = np.array([1.1,2.2,-3.3]) np.argmin(arrr)	2
np.square()	计算各元素的平方	arr = np.array([1,2,-3,-4,5]) np.square(arr)	array([ 1,  4,  9, 16, 25], dtype=int32)
np.sqrt()	计算各元素的平方根	arr = np.array([1,2,4,5]) np.sqrt(arr)	array([1.        , 1.41421356, 2.        , 2.23606798])
np.exp()	计算各元素以e为底的指数（ex）	arr = np.array([1,2,4,5])  np.exp(arr)	array([  2.71828183,   7.3890561 ,  54.59815003, 148.4131591 ])
np.log()、 log10()、log2()	计算以e、10、2为底的对数	arr = np.array([10,100,1000]) np.log10(arr)	array([1., 2., 3.])
np.sign()	返回各元素的正负号： 1（正数）、0（零）、-1（负数）	arr = np.array([1,2,-3,-4,5,0])  np.sign(arr)	array([ 1,  1, -1, -1,  1,  0])
np.sort()	对数组进行排序（默认升序）  多维数组可以在单个轴上进行排序	arr = np.array([1,2,-3,-4,5,0])  np.sort(arr)	array([-4, -3,  0,  1,  2,  5])
np.unique()	去重--->结果默认升序排列 同python中的集合set()	arr = np.array([1,2,-3,2,1,0]) arr.unique()	array([-3,  0,  1,  2])
np.ceil()	向上取整	arr = np.array([1.1,2.2,-3.3]) np.ceil(arr)	array([ 2.,  3., -3.])
floor()	向下取整	arr = np.array([1.1,2.2,-3.3]) np.floor(arr)	array([ 1.,  2., -4.])
np.rint()	四舍五入	arr = np.array([1.1,2.2,-3.3]) np.rint(arr)	array([ 1.,  2., -3.])
np.modf()	小数和整数分离	arr = np.array([1.1,2.2,-3.3]) np.modf(arr)	(array([ 0.1,  0.2, -0.3]), array([ 1.,  2., -3.]))
np.sin()、cos()、tan()	正弦、余弦、正切	同上
np.cumsum()	求数组元素累计和	arr = np.array([1,2,3]) np.cumsum(arr)	array([1, 3, 6], dtype=int32)
np.cumprod(）	求数组元素的累积积	arr = np.array([1,2,3]) np.cumprod(arr)	array([1, 2, 6], dtype=int32)

 

 二、numpy.linalg模块包括许多矩阵运算

常用的有：

函数名	作用	例子	结果
np.diag()	返回矩阵的主对角线元素， 若输入一维数组则返回对角矩阵	arr=np.array([[1,2,3],[2,2,3],[3,5,1]]) np.diag(arr)	array([1, 2, 1])
np.trace()	计算对角线元素之和	np.trace(arr)	4
np.linalg.det()	计算矩阵的行列式	np.linalg.det(arr)	12.999999999999995
np.linalg.inv()	计算矩阵的逆	np.linalg.inv(arr)	array([[-1.00000000e+00,  1.00000000e+00, -9.25185854e-18],        [ 5.38461538e-01, -6.15384615e-01,  2.30769231e-01],        [ 3.07692308e-01,  7.69230769e-02, -1.53846154e-01]])
np.dot()	矩阵点乘	arr2 = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]]) np.dot(arr,arr2)	array([[14, 20],        [15, 22],        [16, 25]])

 

 三、numpy.random模块包括许多生成随机数的函数

常用的有：

函数名	作用	例子	结果
np.random.rand()	产生（0,1）均匀分布的随机数	arr = np.random.rand(2,2)	array([[0.28576059, 0.87691219],           [0.98174158, 0.37963998]])
np.random.randint()	从给定上下限范围内随机选取整数 (默认是0-1之间)	arr = np.random.randint(0,5,size=(2,2))	array([[4, 3],        [2, 1]])
np.random.binomial()	产生二项分布的随机数， 有两个参数：n、p；且可用size指定形状	arr=np.random.binomial(20,0.3)	7
np.random.normal()	产生正态分布的随机数 有两个参数：均值μ、标准差σ；且可用size指定形状	arr = np.random.normal(0,0.4,size=(2,2))	array([[ 0.19689244,  0.1862919 ],        [ 0.5238639 ,  0.22638041]])
np.random.randn()	产生标准正态分布的随机数  即均值μ=0、标准差σ=1	arr = np.random.randn(2,3)	array([[ 0.25079709, -0.35966478, -1.28589538],        [-1.02478972, -0.2292332 , -1.40625537]])
np.random.seed()	确定随机数生成的种子，让生成随机数的过程可重现（不设置seed时，每次生成的随机数将不同）	np.random.seed(5) np.random.rand(2,2) np.random.seed(5) np.random.rand(2,3)	array([[0.22199317, 0.87073231],        [0.20671916, 0.91861091]]) array([[0.22199317, 0.87073231, 0.20671916],        [0.91861091, 0.48841119, 0.61174386]])