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Numpy
一、屬性：
* ndarray.shape 返回一個元組，里面是各個維度的size
* ndarray.ndim 返回數組的維度
* ndarray.dtype 返回數組數據的類型
二、方法：
* np.array(x， dtype=complex) 接收一個數組， dtype指定數據類型，
* np.zeros( (3,4) ) 接收一個代表數組維度size的元組
* np.ones((3,4)) 同上
* np.arange(10, 30, 5) 返回一個起始為10，每次增加5，一直到30但不包括30的數組（本例返回[10, 15, 20,
25]），一般會跟reshape配合使用。
* np.linspace( 0, 2, 9 ) 將0-2分為九份
* numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) Create an array of the given shape and
populate it with random samples from a uniform distribution（均勻分布） over [0, 1).
* numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
功能與上面的類似，只不過randn是從標準正態(tài)分布中取值，如果不傳入參數，則返回一個隨機的數（取自標準正態(tài)分布）。要從
$$ N(\mu, \sigma^2) $$
中取值可以用這個公式sigma * np.random.randn(...) + mu
* a.ravel() # returns the array, flattened
* a.T # returns the array, transposed
* a.reshape(3,-1) If a dimension is given as -1 in a reshaping operation, the
other dimensions are automatically calculated
* np.vstack((a,b))、np.hstack((a,b))
* numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) Join a sequence of
arrays along an existing axis. 按照指定的axis進行連接
13.np.hsplit(a,(3,4)) # Split a after the third and the fourth
column；類似的還有np.vsplit，這個是按行拆分，上面是按列拆分；
14.
運算：
* a+b a-b a*b 都是elementwise 運算；
* a.dot(b) 矩陣相乘運算；
* np.sin(a) 對矩陣a中的元素進行三角函數運算（類似的np.exp(a)、 np.sqrt(a)）；
* a**2 冪運算
* a<2 不等式運算。返回布爾值組成的數組，shape與a相同；
* a.sum() a.min() a.max()，三者都可接收一個axis作為參數，返回特定axis的sum、min、max
Indexing, Slicing and Iterating
* a[:6:2] = -1000 # equivalent to a[0:6:2] = -1000; from start to position 6,
exclusive, set every 2nd element to -1000(從開始到位置6，但不包括a[6]，然后往前每隔一個設為-1000)
* a[ : :-1] # reversed a，將a進行反轉。a是一維數組。
* 對于多維數組
for row in b： row是每一行。
for element in b.flat: element是每個元素。
Copies and Views
有三種情況：
* No Copy at All，比如b=a，b只是a的引用，不會有新的object被創(chuàng)建，b is a 會返回True
* View or Shallow Copy，比如c = a.view()，c is a返回False，但是c.base is
a會返回True，c的值改變，會引起a的值改變，但是c的shape改變，不會引起a的shape改變；
* Deep Copy，比如 d = a.copy()，d is a 與d.base is a
都會返回False，d是一個全新的對象，與a沒有任何關系，d的改變不會引起a的改變。
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