numpy小结（一）

1、np.zero(10)     创建一个包含10个元素的一维数组

np.ones((10,10))     创建一个包含10*10个元素1的二维数组

2、np.arange(10,50)     创建一个一维数组包含10-49所有的整数

3、np.arange(9).reshape(3,3)     重构为3*3的数组

4、arr.nonzero()     筛选出非零元素，结果为(非零数组，数据类型)

5、np.eye(3)     生成3*3的单位数组

6、np.random.random(数组规格)     生成随机数组

np.random.randint(最小值,最大值,数组规格)     生成规定范围整数的随机数组

7、arr.max()；arr.min()     数组的最值

8、arr.mean()     数组的平均值

9、np.pad(arr,pad_with=常数,mode='constant',constant_values=常数)     为数组周边生成边界

10、np.diag(arr,k=-1)     读取对角线或生成对角数组（可设定偏移值）【具体讲解】

11、np.unravel_index(99,(6,7,8))     对于6*7*8的数组，找出第100个元素所在的位置

12、np.tile(arr,(4,4))     在规格为4*4的数组中，用arr重复填充

13、np.dot(arr1,arr2)     数组相乘（同矩阵的乘法操作）

14、np.intersect1d(arr1,arr2)     求两个数组的交集

15、np.datetime64('today','D')     今天的日期

np.timedelta64(1,'D')     一天的时间（与上面的相减得到昨天的时间，相加得到明天的时间）

np.arange('2016-07','2016-08',dtype='datetime64[D]')     得到某一区间内所有日期

16、np.add、np.substract、np.negative、np.divide、np.multiply     数组的加、减、取负、常数相除、点对点相乘【“*”、multiply、dot的区别联系】

17、np.ceil(arr)     小数取整上界

np.flour(arr)     小数取整下界

np.trunc(arr)     小数取整

18、arr.astype(类型)     强制转换类型

19、np.sort(arr)     数组排序

20、np.linspace(0,1,11,endpoint=False)     将[0，1)分成11份，其中1取不到

21、np.sum(arr)     数组取和

np.add.reduce(arr)     数组取和(小数据量更快)

22、np.allclose(arr1,arr2)     判断数组是否相等(误差极小)

np.array_equal(arr1,arr2)     判断数组是否相等

23、np.arctan2(y,x)       求arctan(y/x)

np.arctan(x)      求arctanx

24、arr.argmax()      获得最大元素的索引

arr.argmin()     获得最小元素的索引

25、np.meshgrid(arr1,arr2)     构成网系坐标（arr['x'],arr['y']=np.meshgrid(arr1,arr2)）