创建矩阵数组
array = np.array([[x,x,x],[y,y,y]],dtype=np.int)

dtype: ‘int’ ‘float’

创建特殊矩阵
np.zeros((row,col))
np.ones((row,col))
np.empty((row,col)) np.random.rand((row,col))

矩阵维数 array.ndim
矩阵行列数 array.shape
矩阵元素数 array.size
矩阵值类型 array.dtype

生成数列并转成数组
np.arange(start,stop,step)

生成线段
np.linespace(start,stop,count)

转成矩阵 a.reshape((row,col))

矩阵摊平
a.flatten()/a.flat

三角函数
np.sin() np.cos() np.tan() 等等

矩阵乘法
np.dot(a,b) 或者 a.dot(b)

矩阵求和 np.sum(a,axis=0/1)
矩阵最小值 np.min(a,axis=0/1)
矩阵最大值 np.max(a,axis=0/1)
矩阵平均值 np.mean(a,axis=0/1)
矩阵中位数 np.median(a,axis=0/1)
矩阵累积 np.cumsum(a) 矩阵位差 np.diff(a)

axis=1代表在行中计算，axis=0代表在列中计算

下标索引
最小值索引 np.argmin(a)
最大值索引 np.argmax(a)

矩阵不为0的值的下标 np.nonzero(a)
逐行排序 np.sort((a))
矩阵转置(行列互转) np.transpose(a)/a.T
矩阵修剪(min,max以外的值会被修剪为min/max) np.clip(a,min,max)

数列堆叠
纵向堆叠 np.vstack((a,b))
横向堆叠 np.hstack((a,b))

新增维度 np.newaxis

矩阵拼接 np.concatenate((a,b),axis=0/1)

矩阵分割
等量分割 np.split(a,num,axis=0/1)
不等量分割 np.array_split(a,num,axis=0/1)
np.vsplit(a,num)
np.hsplit(a,num)

deepcopy b=a.copy() 网格化 np.meshgrid(x,y)