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一、數組方法
創建數組：arange()創建一維數組；array()創建一維或多維數組，其參數是類似於數組的對象，如列表等
讀取數組元素：如a[0],a[0,0]
數組變形：如b=a.reshape(2,3,4)將得到原數組變為2*3*4的三維數組后的數組；或是a.shape=(2,3,4)或a.resize(2,3,4)直接改變數組a的形狀
數組組合：水平組合hstack((a,b))或concatenate（（a,b）,axis=1）;垂直組合vstack((a,b))或concatenate（（a,b）,axis=0）;深度組合dstack((a,b))
數組分割（與數組組合相反）：分別有hsplit,vsplit,dsplit,split(split與concatenate相對應)
將np數組變為py列表：a.tolist()
數組排序（小到大）：列排列np.msort(a)，行排列np.sort(a)，np.argsort(a)排序后返回下標
復數排序：np.sort_complex(a)按先實部后虛部排序
數組的插入：np.searchsorted(a,b)將b插入原有序數組a，並返回插入元素的索引值
類型轉換：如a.astype(int)，np的數據類型比py豐富，且每種類型都有轉換方法
條件查找，返回滿足條件的數組元素的索引值：np.where(條件)：用法參考
條件查找，返回下標：np.argwhere(條件)
條件查找，返回滿足條件的數組元素：np.extract([條件],a)
根據b中元素作為索引，查找a中對應元素：np.take(a,b)一維
數組中最小最大元素的索引：np.argmin(a)，np.argmax(a)
多個數組的對應位置上元素大小的比較：np.maximum(a,b,c,…..)返回每個索引位置上的最大值，np.minimum(…….)相反
將a中元素都置為b：a.fill(b)
每個數組元素的指數：np.exp(a)
生成等差行向量：如np.linspace(1,6,10)則得到1到6之間的均勻分布，總共返回10個數
求余：np.mod(a,n)相當於a%n，np.fmod(a,n)仍為求余且余數的正負由a決定
計算平均值：np.mean(a)
計算加權平均值：np.average(a,b),其中b是權重
計算數組的極差：np.pth(a)=max(a)-min(a)
計算方差（總體方差）：np.var(a)
標准差：np.std(a)
算術平方根，a為浮點數類型：np.sqrt(a)
對數：np.log(a)
點積（計算兩個數組的線性組合）：np.dot(a,b)，即得到a*b（一維上是對應元素相乘，多維可將a*b視為矩陣乘法
修剪數組，將數組中小於x的數均換為x，大於y的數均換為y：a.clip(x,y)
所有數組元素乘積：a.prod()
數組元素的累積乘積：a.cumprod()
數組元素的符號：np.sign(a)，返回數組中各元素的正負符號，用1和-1表示
數組元素分類：np.piecewise(a,[條件]，[返回值])，分段給定取值，根據判斷條件給元素分類，並返回設定的返回值。
判斷兩數組是否相等： np.array_equal(a,b)
判斷數組元素是否為實數： np.isreal(a)
去除數組中首尾為0的元素：np.trim_zeros(a)
對浮點數取整，但不改變浮點數類型：np.rint(a)
二、數組屬性
1.獲取數組每一維度的大小：a.shape
2.獲取數組維度：a.ndim
3.元素個數：a.size
4.數組元素在內存中的字節數：a.itemsize
5.數組字節數：a.nbytes==a.size*a.itemsize
6.數組元素覆蓋：a.flat=1，則a中數組元素都被1覆蓋
7.數組轉置：a.T
三、矩陣方法
創建矩陣：np.mat(‘…’)通過字符串格式創建，np.mat(a)通過數組創建，也可用matrix或bmat函數創建
創建復合矩陣：np.bmat(‘A B’,’AB’)，用A和B創建復合矩陣AB（字符串格式）
創建n*n維單位矩陣：np.eye(n)
矩陣的轉置：A.T
矩陣的逆矩陣：A.I
計算協方差矩陣：np.cov(x)，np.cov(x,y)
計算矩陣的跡（對角線元素和）：a.trace()
相關系數：np.corrcoef(x,y)
給出對角線元素：a.diagonal()
四、多項式
多項式擬合：poly= np.polyfit(x,a,n),擬合點集a得到n級多項式，其中x為橫軸長度，返回多項式的系數
多項式求導函數：np.polyder(poly),返回導函數的系數
得到多項式的n階導函數：多項式.deriv(m = n)
多項式求根：np.roots(poly)
多項式在某點上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly多項式在橫軸點上x[n]上的值
兩個多項式做差運算： np.polysub(a,b)
四、線性代數
估計線性模型中的系數：a=np.linalg.lstsq(x,b),有b=a*x
求方陣的逆矩陣：np.linalg.inv(A)
求廣義逆矩陣：np.linalg.pinv(A)
求矩陣的行列式：np.linalg.det(A)
解形如AX=b的線性方程組：np.linalg.solve(A,b)
求矩陣的特征值：np.linalg.eigvals（A）
求特征值和特征向量：np.linalg.eig(A)
Svd分解：np.linalg.svd(A)
五、概率分布
產生二項分布的隨機數：np.random.binomial(n,p,size=…)，其中n,p,size分別是每輪試驗次數、概率、輪數
產生超幾何分布隨機數：np.random.hypergeometric(n1,n2,n,size=…)，其中參數意義分別是物件1總量、物件2總量、每次采樣數、試驗次數
產生N個正態分布的隨機數：np.random.normal(均值，標准差，N)
產生N個對數正態分布的隨機數：np.random.lognormal(mean,sigma,N)
Matpoltlib簡單繪圖方法
引入簡單繪圖的包import matplotlib.pyplot as plt，最后用plt.show()顯示圖像
基本畫圖方法：plt.plot(x,y)，plt.xlabel(‘x’)，plt.ylabel(‘y’)，plt.title(‘…’)
子圖：plt.subplot(abc)，其中abc分別表示子圖行數、列數、序號
創建繪圖組件的頂層容器：fig = plt.figure()
添加子圖：ax = fig.add_subplot(abc)
設置橫軸上的主定位器：ax.xaxis.set_major_locator(…)
繪制方圖：plt.hist(a,b)，a為長方形的左橫坐標值，b為柱高
繪制散點圖：plt.scatter(x,y,c = ‘..’,s = ..)，c表示顏色，s表示大小
添加網格線：plt.grid(True)
添加注釋：如ax.annotate('x', xy=xpoint, textcoords='offsetpoints',xytext=(-50, 30), arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
增加圖例：如plt.legend(loc='best', fancybox=True)
對坐標取對數：橫坐標plt.semilogx()，縱坐標plt.semilogy()，橫縱同時plt.loglog()