NumPy 数组运算

位运算：

函数	描述
bitwise_and	对数组中整数的二进制形式执行位与操作（都为1则为1）
bitwise_or	对数组中整数的二进制形式执行位或操作（都为0则为0）
invert	对数组中整数的二进制形式执行按位取反
left_shift	将数组元素的二进制形式向左移动到指定位置，右侧附加相等数量的 0。
right_shift	将数组元素的二进制形式向右移动到指定位置，左侧附加相等数量的 0。

字符串操作：

函数	描述
numpy.char.add()	对两个数组的逐个字符串元素进行连接(np.char.add([' str1', ' str2'],[' str3', ' str4']))
numpy.char.multiply()	返回按元素多重连接后的字符串(np.char.multiply('String',3))
numpy.char.center()	居中字符串（np.char.center('String', 20,fillchar = '*'))
numpy.char.capitalize()	将字符串第一个字母转换为大写（np.char.capitalize('string'))
numpy.char.title()	将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写(np.char.title('start learn numpy'))
numpy.char.lower()	数组元素转换为小写(np.char.lower（'START LEARN NUMPY'))
numpy.char.upper()	数组元素转换为大写(np.char.upper('start learn numpy'))
numpy.char.split()	指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表。默认情况下，分隔符为空格。
numpy.char.splitlines()	返回元素中的行列表，以换行符分割。\n，\r，\r\n 都可用作换行符。
numpy.char.strip()	移除元素开头或者结尾处的特定字符
numpy.char.join()	通过指定分隔符来连接数组中的元素
numpy.char.replace()	使用新字符串替换字符串中的所有子字符串
numpy.char.decode()	数组元素依次调用str.decode
numpy.char.encode()	数组元素依次调用str.encode

 

数学函数：

三角函数：

numpy.sin()、numpy.cos()、tnumpy.an()返回给定角度的 sin，cos 和 tan值。

numpy.radians()/numpy.deg2rad()：将角度转换为弧度。a*np.pi/180

numpy.arcsin()，numpy.arccos()，和numpy. arctan() 返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数。

numpy.degrees()/ numpy.rad2deg()：将弧度转换为角度。

numpy.sinh(),numpy.cosh(),numpy.tanh()：返回给定角度的双曲正弦，双曲余弦，双曲正切。

numpy.arcsinh(),numpy.arccosh(),numpy.arctanh()：返回给定角度的反双曲正弦，反双曲余弦，反双曲正切。

 numpy.hypot(x1,x2)：直角三角形求斜边。

 

舍入函数：

numpy.around(a,decimals) /numpy.round(a,decimals)函数返回指定数字的四舍五入值。

decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置

np.around([1,6], decimals = -1)  >>> array([ 0, 10])

numpy.rint()返回四舍五入的整数。

np.rint([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) >>>array([-2.,  2., -0.,  1., 10.])

numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数，即向下取整。

np.floor([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) >>> array([-2.,  1., -1.,  0., 10.])

numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。

np.ceil([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) >>> array([-1.,  2., -0.,  1., 10.])

numpy.fix()返回相对于0的最接近的整数。

np.fix([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) >>>array([-1.,  1., -0.,  0., 10.])

numpy.modf(a)返回值为两个ndarray，分别为a的小数部分和x的整数部分。

numpy.trunc(a)返回a中的整数部分。

 

算术函数:

加减乘除: add()，subtract()，multiply() , divide()。

需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。

numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。

numpy.negative()函数返回参数逐元素的相反数。

numpy.sqrt()函数返回参数逐元素的平方根。

numpy.cbrt()函数返回参数逐元素的立方根。

numpy.square()函数返回参数逐元素的平方。

numpy.absolute()函数返回参数逐元素的绝对值, 可求解复数。

numpy.abs()/numpy.fabs()函数返回参数逐元素的绝对值。

numpy.sign()符号函数。

numpy.maximum()函数返回最大值。

numpy.minimum()函数返回最小值。

numpy.nan_to_num()用 0 替换 NaN。

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。

numpy.mod()/numpy.fmod() 计算输入数组中相应元素的相除后的余数。 函数 numpy.remainder() 也产生相同的结果。

 

指数与对数：

numpy.exp(x)返回e的x次幂。

numpy.exp2(x)返回2的x次幂。

numpy.log(x)返回e为底的对数。

numpy.log10(x)返回10为底的对数。

numpy.log2(x)返回2为底的对数。

 

统计函数：

numpy.min(a[, axis]) /numpy.amin(a[, axis]) 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。

numpy.max(a[, axis]) /numpy.amax(a[, axis]) 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。

numpy.argmin(a) 计算数组a中元素最小值的降一维后下标。

numpy.argmax(a)计算数组a中元素最大值的降一维后下标。

numpy.unravel_index(index, shape)根据shape将一维下标index转换成多维下标。

numpy.ptp(a[, axis]) 用于计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。

numpy.percentile(a, q, axis,keepdims=False)用于计算百分位数为p的值。

a: 输入数组，q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间，axis: 沿着它计算百分位数的轴，keepdims：是否保持维度不变

numpy.median(a[, axis]) 用于计算数组中元素的中位数（中值）。

numpy.mean(a[, axis]) 用于计算数组中元素的算术平均值。

numpy.average(a, axis, weights, returned = False))函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。

a: 输入数组, axis: 沿着它计算的轴, weights：权重数组，若无，同mean(), returned：是否返回权重的和

numpy.prod(a, axis, dtype, keepdims)返回指定轴上的数组元素的乘积。

numpy.sum(a, axis, dtype, keepdims)返回指定轴上的数组元素的总和。

numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims)返回指定轴上的数组元素的乘积, 将 NaN 视作 1。

numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims)返回指定轴上的数组元素的总和, 将 NaN 视作 0。

numpy.cumprod(a, axis, dtype)返回沿给定轴的元素的累积乘积。

numpy.cumsum(a, axis, dtype)返回沿给定轴的元素的累积总和。

numpy.nancumprod(a, axis, dtype)返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。

numpy.nancumsum(a, axis, dtype)返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。

numpy.gradient()返回 N 维数组的梯度。

numpy.std(a)用于计算数组中元素的标准差。

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。标准差是方差的算术平方根。std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))

numpy.var(a)用于计算数组中元素的方差。

方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，var = mean((x - x.mean())** 2)