NumPy

import numpy as np

NumPy 数组又被称之为 ndarray 多维数组

a.dtype：数据类型
a.ndim：数组维度
a.shape：数组形状
a.size：元素个数
a.itemsize：一个元素的字节数
a.nbytes：所有元素的总字节数

b = a.astype(int / np.int64)：数据类型转换
b = np.asarray(a，dtype，order)：将特定输入转换为数组
b = np.asmatrix(data，dtype)：将特定输入转换为矩阵
b = a.T / a.transpose()：转置
b = a.real：实部
b = a.imag：虚部

b = a.reshape(newshape)：改变数组形状
a.resize(newshape)
b = np.reshape(a, newshape)
b = np.ravel()：变成一维数组
b = np.ravel(a, order='C')

b = np.moveaxis(a, source, destination)：将a的轴从source移到destination
b = np.swapaxes(a, axis1, axis2)：轴交换
b = np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)：将多个数组沿指定轴连接在一起
b = np.stack(arrays，axis)：沿着新轴连接数组的序列
b = np.split(ary，indices_or_sections，axis)：将数组拆分为多个子数组

b = np.delete(arr，obj，axis)：沿特定轴删除数组中的子数组
b = np.insert(arr，obj，values，axis)：依据索引在特定轴之前插入值
b = np.append(arr，values，axis)：将值附加到数组的末尾，并返回 1 维数组

np.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)
np.arange(start, stop, step, dtype=None)
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

np.ones(shape, dtype=None, order='C')
np.zeros(shape, dtype=None, order='C')
np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>)

np.random.rand(2, 5)：[0,1)
np.random.randn(d0, d1, ..., dn)：标准正态分布
np.random.randint(low, high, size, dtype)：[low, high)
np.random.random_sample(size)：[0,1)
np.random.choice(a, size, replace, p)：随机取样

numpy.add(x1, x2)：对应元素相加。
numpy.reciprocal(x)：求倒数 1/x。
numpy.negative(x)：求对应负数。
numpy.multiply(x1, x2)：求解乘法。
numpy.divide(x1, x2)：相除 x1/x2。
numpy.power(x1, x2)：类似于 x1^x2。
numpy.subtract(x1, x2)：减法。
numpy.fmod(x1, x2)：返回除法的元素余项。
numpy.mod(x1, x2)：返回余项。
numpy.modf(x1)：返回数组的小数和整数部分。
numpy.remainder(x1, x2)：返回除法余数。

numpy.dot(a, b)：求解两个数组的点积。
numpy.vdot(a, b)：求解两个向量的点积。
numpy.inner(a, b)：求解两个数组的内积。
numpy.outer(a, b)：求解两个向量的外积。
numpy.matmul(a, b)：求解两个数组的矩阵乘积。
numpy.tensordot(a, b)：求解张量点积。
numpy.kron(a, b)：计算 Kronecker 乘积。