改变数组的维度

通过reshape方法可以将一维数组变成二维、三维或者多维数组， 也可以通过reshape方法将多维数组变成一维。

通过ravel方法或flatten方法可以将多维数组变成一维数组。改变数 组的维度还可以直接设置Numpy数组的shape属性（元组类型）， 通过resize方法也可以改变数组的维度。

数组的拼接

concatenate()

concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组， 格式如下：

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)

a1, a2, ...：相同类型的数组

axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0

hstack()、vstack()和dstack()的使用

numpy.hstack它通过水平堆叠来生成数组。

numpy.vstack 它通过垂直堆叠来生成数组。

数组的转置

将行与列对调，即第一行变成第一列…或第一列变成第一行…的操作 即使转置操作。

数组的分隔

split分隔

numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)

ary：被分割的数组

indices_or_sections：如果是一个整数，就用该数平均切分，如果是一个数组，为沿轴切分的位置 （左开右闭）

axis：沿着哪个维度进行切向，默认为0，横向切分。为1时，纵向切分

水平分隔

使用hsplit函数可以水平分隔数组，该函数有两个参数，第1个参数 表示待分隔的数组，第2个参数表示要将数组水平分隔成几个小数 组。

垂直分隔

使用vsplit函数可以垂直分隔数组，该函数有两个参数，第1个参数 表示待分隔的数组，第2个参数表示将数组垂直分隔成几个小数组。

数学函数

Numpy支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。

算术函数

如果参与运算的两个对象 都是ndarray，并且形状相同，那么会对 位彼此之间进行（+ - * /）运算。NumPy 算术函数包含简单的加减 乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。

numpy.mod() 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。

统计函数

NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大 元素，百分位标准差和方差等。 具体如下：

其他常用函数

数组排序

排序中主要用到的方法是np.sort和np.argsort。其中np.sort()是对 数组直接排序。而np.argsort()是返回排序后的原始索引。

numpy广播机制

广播的规则

1，如果两个数组维度个数不同，那么小维度的数组形状会在 左边补1

2，如果两个数组形状在任何一个维度上都不匹配，数组的形 状会沿着维度为1的维度扩展到匹配上另一个数组的形状

3，如果没有维度形状为1，则会引发异常

比较掩码

比较操作，会返回与参与运算数组形状相同的数组，其中，满足条 件的为True，不满足的为False

整理不易，希望能对学习numpy的小伙伴有所帮助！