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【354】Numpy 相关函数应用

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  • numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园
  • numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual
    • 属性：
      • T：转置，同 transpose()
      • flat：转 1维
      • size：元素总数
      • ndim：维度
      • shape：元组，行与列
    • 方法：
      • axis=0：按照列进行分组，结果是横着的，相当于 x；axis=1：按照行进行分组，结果是竖着的，相当于 y
      • all([axis])：如果元素都为 True 则返回 True，针对 0 和 非0 而言
      • any([axis])：只要有一个元素为 True 则返回 True
      • argmax([axis])：最大值对应的索引
      • argmin([axis])：最小值对应的索引
      • argsort([axis])：排序从小到大的索引
      • clip([min, max])：返回一个数组，值限定在 [min, max]，大于的变成 max，小于的变成 min
      • copy()：得到原数组的拷贝
      • diagonal([offset])：返回值指定的对角线，正数右移，负数左移
      • dot(b)：两个数组的乘积
      • fill(value)：用一个数填充整个数组
      • flatten([order])：转成一维，order='C'：按行，order='F'：按列
      • item(*arg)：返回指定的元素，可以总体指定，也可以定位指定
      • max([axis])：最大值
      • mean([axis])：平均值
      • min([axis])：最小值
      • reshape()：调整维度
      • round()：约数
      • std()：标准差
      • tolist()：转为列表
      • trace()：对角线之和
      • transpose()：转置
  • Numpy中stack()，hstack()，vstack()函数详解
    • hstack：水平堆叠
    • vstack：垂直堆叠
  • numpy教程：矩阵matrix及其运算 - 皮皮blog - CSDN博客
  • python的Numpy之矩阵操作 - ZJE - CSDN博客
    • matrix.I：逆矩阵
    • matrix.T：转置矩阵
  • np.linalg.norm(求范数) - QingHaoHuang - CSDN博客
    • linalg：linear algebra
    • linalg.norm()：计算范数
  • python中numpy计算数组的行列式numpy.linalg.det() - 樟樟22 - 博客园  
    • Determinant：行列式
    • linalg.det()：计算矩阵的行列式值
  • numpy下的flatten()函数用法
  • numpy中矩阵名.A的含义
  • Python中flatten( ),matrix.A用法
    • array.flatten()：转为一维
    • matrix.flatten()：转为一维显示，不过还是二维
    • matrix.A：矩阵转为 array，维度不变
    • matrix.A[0]：矩阵转为 array，维度转为一维，可以用于散点图输出
  • python – 在Matplotlib中,参数在fig.add_subplot(111)中是什么意思？
    • fig.add_subplot(111) = fig.add_subplot(1,1,1)：1 × 1 网格，第一个子图
    • “234”表示“2×3网格，第四子图”。
  • 浅述python中argsort()函数的用法
    • x.argsort()：将 x 中的元素从小到大排序，提取其对应的 index，然后输出
    • x.argsort(0)：按照列排序
    • x.argsort(1)：默认，按照行排序
  • numpy.tile
    • tile(A, 2)：数组 水平/列 复制 2 次
    • tile(A, (2, 3))：数组 先垂直/行 复制 2 次，再 水平/列 复制 3 次