NumPy

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Note

NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，提供了高性能的多维数组对象以及与数组操作相关的多种函数，是Python科学计算的基础。它广泛应用于数值计算、数据分析、机器学习等领域。

1. 数组创建与操作：
2. np.array([[],[]]): 创建数组。
3. np.zeros((,)): 创建全零数组。
4. np.ones((,)): 创建全一数组。
5. np.full((,),): 创建一个全是指定元素的矩阵
6. np.eye((,)): 创建一个单位对角阵
7. np.arange(): 创建一个等差序列数组。

8. np.linspace(): 创建一个在指定范围内均匀分布的数组。

9. 数组运算：

10. 数组的加减乘除直接使用 +, -, *, / 操作符。
11. np.dot(): 矩阵乘法。

12. np.sum(), np.mean(), np.std(): 数组的求和、均值、标准差等统计运算。

13. 数组索引与切片：

14. 使用索引来访问数组元素，比如 array[0, 1]。

15. 数组切片，比如 array[1:5]。

16. 线性代数：

17. np.linalg.inv(): 计算矩阵的逆。
18. np.linalg.eig(): 计算矩阵的特征值和特征向量。

19. np.linalg.det(): 计算矩阵的行列式。

20. 随机数生成：

21. np.random.rand(): 生成均匀分布的随机数。
22. np.random.randn(): 生成正态分布的随机数。

23. np.random.randint(): 生成随机整数。

24. 数组的形状操作：

25. array.reshape(): 改变数组的形状。
26. array.T: 转置数组。
27. np.concatenate(): 连接多个数组。