摘要：
numpy.amin()和numpy.amax() numpy.amin()用于计算数组中元素沿着指定轴的最小值。 numpy.amax()用于计算数组中元素沿着指定轴的最大值 结果： numpy.ptp() 用来计算数组中元素的最大值与最小值的差（最大值 最小值）。 numpy.percentil 阅读全文
摘要：
numpy.power()函数 将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂 结果： unmpy.mod() 计算数组中元素相除后的余数 阅读全文
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字符串 | 函数 | 描述| | | :| | add（） |对两个数组的逐个字符串元素进行连接 | |multiply() |返回按元素多重连接后的字符串 |center() |居中字符串 |capitalize() |将字符串第一个字母转换为大写 |title() |将字符串的每个单词的第一个字 阅读全文
摘要：
1.修改数组的形状 reshape :不改变数据 flat : 数组迭代器 flatten: 返回一份数据拷贝 ravel: 返回展开的数组 flat迭代器的使用： for element in a.flat: print(element) flatten:返回一份拷贝的数据： ndarry.fla 阅读全文
摘要：
numpy.nditer是NumPy的一个迭代器对象，提供能够灵活的访问一个或者多个属猪元素的方式。 # 迭代 z=np.arange(6).reshape(3,2) for x in np.nditer(z): print(x,end=',') 运行结果： 0, 1, 2, 3, 4, 5, 以上 阅读全文
摘要：
Broadcast是对numPy不同形状的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应元素上进行。 如：两个数组的形状不一致时就会触发广播机制 a = np.array([[ 0, 0, 0], [10,10,10], [20,20,20], [30,30,30]]) b = np.array 阅读全文
摘要：
类似于python中的list的切片操作，ndarray的对象也可以通过索引或者切片来操作。 通过slice函数设置其start stop 及step来切出一个新的数组。 如对数组a进行切割： # 数组切割 slice av=np.arange(20); aq=slice(5,16,1) print 阅读全文
摘要：
numpy.empty方法 用来创建一个指定形状和类型的数组，并且未初始化 numpy.empty(shape,dtype=float,order='C') 其中shape代表数组形状，dtype代表数据类型，order中”C“代表行优先、”F“代表列优先。 # 创建空数组 x=np.empty([ 阅读全文
摘要：
NumPy数组的维数称为秩，也就是轴，一维数组的轴为1，二维数组的轴为2，以此类推。 如果声明axis=0代表沿着第0轴进行操作（对每一列进行操作），axis=1则表示沿着第1轴进行操作，对每一行进行操作，其中在NumPy中比较重要的ndarray对象属性有： ndarry.ndim :表示轴的数量 阅读全文