常用函数 | 彩潭有鲤的札记

函数	描述
np.abs np.fabs	绝对值,对于非负数值可以使用更快的np.fabs
np.sqrt	开根
np.square	平方
np.exp	计算指数( )
np.log，np.log10，np.log2，np.log1p	求以e为底，以10为低，以2为低，以(1+x)为底的对数
np.sign	将数组中的值标签化，大于0的变成1，等于0的变成0，小于0的变成-1
np.ceil	朝着无穷大的方向取整，比如5.1会变成6，-6.3会变成-6
np.floor	朝着负无穷大方向取证，比如5.1会变成5，-6.3会变成-7
np.rint，np.round	返回四舍五入后的值
np.modf	将整数和小数分隔开来形成两个数组
np.isnan	判断是否是nan
np.isinf np.isfinite	判断是否是inf 判断有穷
np.cos，np.cosh，np.sin，np.sinh，np.tan，np.tanh	三角函数
np.arccos，np.arcsin，np.arctan	反三角函数
np.logical_not	计算各个元素not x的真值相当于-arr

函数	描述
np.add	加法运算（即`1+1=2`），相当于`+`
np.subtract	减法运算（即`3-2=1`），相当于`-`
np.negative	负数运算（即`-2`），相当于加个负号
np.multiply	乘法运算（即`23=6`），相当于``
np.divide	除法运算（即`3/2=1.5`），相当于`/`
np.floor_divide	取整运算，相当于`//`
np.power	对于第一个数组中的元素A和第二个元素B，求`A^B`
np.copysign	对于第一个数组中的元素A和第二个元素B,B符号复制给A
np.mod	取余运算，相当于`%`
maximum fmax	元素级的最大值计算 `fmax`忽略`NAN`
minimum fmin	元素级的最小值计算 `fmin`忽略`NAN`
greater,greater_equal,less,less_equal,equal,not_equal	`>,>=,<,<=,=,!=`的函数表达式
logical_and	`&`的函数表达式
logical_or	`\|`的函数表达式
logical_xor	`^`的函数表达式

使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候，可以指定具体哪个轴。同样Python中也内置了sum函数，但是Python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高，可以通过以下代码测试了解到：

比如想看下数组中是不是所有元素都为0：

比如想要看数组中是否有等于0的数：

NumPy 提供了多种排序的方法。这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。下表显示了三种排序算法的比较

numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下：

参数说明：

numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值

numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。把它想象成对电子表格进行排序，每一列代表一个序列，排序时优先照顾靠后的列。

这里举一个应用场景：小升初考试，重点班录取学生按照总成绩录取。在总成绩相同时，数学成绩高的优先录取，在总成绩和数学成绩都相同时，按照英语成绩录取…… 这里，总成绩排在电子表格的最后一列，数学成绩在倒数第二列，英语成绩在倒数第三列。

传入 np.lexsort 的是一个tuple，排序时首先排 nm，顺序为：amar、anil、raju、ravi 。综上排序结果为 [3 1 0 2]

函数	描述
msort(a)	数组按第一个轴排序，返回排序后的数组副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)
sort_complex(a)	对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。
partition(a, kth[, axis, kind, order])	指定一个数，对数组进行分区
argpartition(a, kth[, axis, kind, order])	可以通过关键字 kind 指定算法沿着指定轴对数组进行分区

numpy.nonzero() 返回输入数组中非零元素的索引

numpy.where() 返回输入数组中满足给定条件的元素的索引

numpy.extract() 根据某个条件从数组中抽取元素，返回满条件的元素

np.apply_along_axis：沿着某个轴执行指定的函数：

np.linspace：用来将指定区间内的值平均分成多少份：

np.unique：返回数组中的唯一值