据媒体报道，近日，【Numpy函数手册(中文版)】引发关注。Numpy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，提供了高效的多维数组对象和一系列数学函数。对于数据处理、机器学习、图像处理等应用来说，掌握 Numpy 的常用函数至关重要。本文将对 Numpy 的一些常用函数进行总结，并以表格形式展示其功能与使用方法，帮助读者快速查阅和理解。
一、Numpy 函数分类概述
Numpy 函数种类繁多，大致可以分为以下几类：
| 分类 | 说明 |
| 数组创建 | 如 `np.array()`、`np.zeros()`、`np.ones()` 等 |
| 数组操作 | 如 `np.reshape()`、`np.transpose()`、`np.concatenate()` 等 |
| 数学运算 | 如 `np.add()`、`np.multiply()`、`np.sum()`、`np.mean()` 等 |
| 条件判断 | 如 `np.where()`、`np.all()`、`np.any()` 等 |
| 随机数生成 | 如 `np.random.rand()`、`np.random.randint()` 等 |
| 线性代数 | 如 `np.dot()`、`np.linalg.inv()`、`np.linalg.eig()` 等 |
二、常用函数汇总表
以下是一些 Numpy 中最常用的函数及其简要说明：
| 函数名 | 功能描述 | 示例代码 | 备注 |
| `np.array()` | 将列表或元组转换为数组 | `np.array([1,2,3])` | 可指定数据类型 |
| `np.zeros()` | 创建全零数组 | `np.zeros((2,3))` | 支持指定数据类型 |
| `np.ones()` | 创建全一数组 | `np.ones((3,4))` | 同上 |
| `np.arange()` | 创建等差数列 | `np.arange(0,10,2)` | 类似于 `range()` |
| `np.linspace()` | 创建等分数列 | `np.linspace(0,1,5)` | 从 0 到 1 分成 5 份 |
| `np.reshape()` | 改变数组形状 | `arr.reshape(2,3)` | 必须保证元素数量一致 |
| `np.transpose()` | 转置数组 | `arr.T` 或 `np.transpose(arr)` | 适用于高维数组 |
| `np.sum()` | 计算数组总和 | `np.sum(arr)` | 可指定轴方向 |
| `np.mean()` | 计算平均值 | `np.mean(arr)` | 同上 |
| `np.std()` | 计算标准差 | `np.std(arr)` | 标准差公式默认为无偏估计 |
| `np.max()` / `np.min()` | 找出最大/最小值 | `np.max(arr)` | 可指定轴 |
| `np.argmin()` / `np.argmax()` | 找出最小/最大值的索引 | `np.argmax(arr)` | 返回索引位置 |
| `np.where()` | 条件选择 | `np.where(arr > 0, arr, 0)` | 类似三元表达式 |
| `np.sort()` | 排序 | `np.sort(arr)` | 默认按行排序 |
| `np.unique()` | 去重 | `np.unique(arr)` | 返回唯一值 |
| `np.random.rand()` | 生成随机浮点数 | `np.random.rand(2,3)` | 均匀分布 |
| `np.random.randint()` | 生成随机整数 | `np.random.randint(1,10, size=(2,2))` | 指定范围和大小 |
| `np.dot()` | 矩阵乘法 | `np.dot(a, b)` | 适用于二维数组 |
| `np.linalg.inv()` | 求逆矩阵 | `np.linalg.inv(A)` | 要求矩阵可逆 |
| `np.linalg.eig()` | 求特征值和特征向量 | `np.linalg.eig(A)` | 仅适用于方阵 |
三、使用建议
- 避免重复创建数组：尽量复用已有的数组，提高性能。
- 注意数据类型：合理选择 `dtype`，避免不必要的内存浪费。
- 利用广播机制：Numpy 支持数组之间的自动维度扩展，简化运算。
- 结合其他库使用：如 Pandas、Scikit-learn 等，提升数据处理效率。
四、结语
Numpy 提供了强大的数组操作能力，是 Python 科学计算的基石。通过熟练掌握其常用函数，可以显著提升数据分析和算法实现的效率。希望本手册能够帮助您更高效地使用 Numpy，进一步拓展您的编程技能。
