[Python学习笔记(一)] Numpy库基础学习——02

21. numpy.random.random((2,3))

　　调用numpy中的random模块中的random()方法，从(0,1)区间中随机取2*3个数构成2行3列的矩阵

22. 10*numpy.random.random((2,3))

　　将21所得矩阵的数值放大十倍pi

23. numpy.linspace(0,10,50)

　　在[0,10]区间中平均取50个数，包括 0 和 10 .

24. np.sin()

　　计算三角函数的 sin 的值，若传入的参数为矩阵，则对每一个元素都做一次计算。

25. a = numpy.arange(4)

　　b = numpy.arange(1,5)

　　a-b , b -1 的结果符合矩阵的运算规律

26. ndarray 的三种复制：

　　1).  b = a   .   在这里 a 等同于 b ，共享内存空间

　　2). b = a.view() .  在这里， b 和 a 的值是一样的，修改a的值之后，b的值也相应改变，但他们有各自的内存空间

　　3). b = a.copy().   在这个操作完成后， a 和 b 就是两个独立的ndarray数据。

27. ndarray.argmax(axis = 0)

　　返回每一列最大值的索引，若axis =1 ，则返回每一行最大值的索引，若不给定axis的值，则会将ndarray平铺开，返回最大值的索引。

28. numpy.tile(ndarray,(x,y))

　　将ndarray的对应维度的元素个数缩放x，y倍

29. numpy.sort(ndarray,axis=1)

　  numpy.argsort(ndarray,axis=0)

　　sort()方法将元素从小到大排序，axis=0时按行，axis=1时按列，这里的按行，指的是，行的索引从小到大，相应的值也从小到大。

　　argsort(ndarray,axis)则获取排序后的顺序，输出原本元素所在位置的索引，这个索引组成的ndarray   a ，可以使用为 ndarray[a],输出结果跟sort()一致。

30. numpy.exp(ndarray)

　　求e的幂次方

31. numpy.sqrt(ndarray)

　　求平方根

32. numpy.floor(ndarray)

　　向下取整

33. ndarray.ravel()

　　将ndarray放平，也就是将所有元素放到一个一维的向量中

34. ndarray.T

　　求 ndarray 的转置

35. numpy.hstack((ndarray,ndarray))

　  numpy.vstack((ndarray,ndarray))

　　hstack，在水平方向将两个ndarray拼接到一起，逗号前的在左边

　　vstack，在垂直方向将两个ndarray拼接到一起，逗号前的在上边

36. numpy.hsplit(ndarray,3)

　  numpy.vsplit(ndarray,3)

　　hsplit(ndarray,x)，在水平方向上将ndarray平均切成x份

　　vsplit(ndarray,x)，在垂直方向上将ndarray平均切成x份