Python NumPy作为科学计算领域的核心库,凭借其高效的多维数组对象和丰富的数学函数,已成为数据科学、机器学习及工程计算的基石。其函数体系覆盖数组创建、运算、变换、统计等全流程操作,兼具灵活性与性能优势。通过统一的数据结构(ndarray)和向量化运算机制,NumPy显著提升了数值计算效率,同时兼容Python的简洁语法,降低了高性能计算的编程门槛。然而,其函数复杂度随功能扩展呈指数级增长,需系统梳理核心功能模块与使用场景,才能充分发挥其潜力。

p	ythonnumpy函数用法大全

一、数组创建与初始化

NumPy提供多种数组创建方式,满足不同数据来源需求:

函数参数特点返回值
np.array()接受列表/元组等可迭代对象基础数组
np.zeros/ones指定形状,填充0/1均匀初始化数组
np.arange/linspace步长/端点控制序列化数组

例如,np.eye(3)生成3×3单位矩阵,np.full((2,3),7)创建全7填充的二维数组。特殊数值可通过np.inf(无穷大)、np.nan(缺失值)直接赋值。

二、基础运算与元素级操作

NumPy支持逐元素数学运算,自动实现向量化进程:

运算类型示例函数特性
四则运算np.add/subtract/multiply/divide广播机制兼容
幂与开方np.power/sqrt/exp支持复数运算
三角函数np.sin/cos/tan输入输出均为ndarray

布尔索引结合运算可实现条件筛选,如arr[arr>0] = 1将正元素置1。np.clip(arr,0,1)实现值域限制,替代循环遍历。

三、统计与聚合函数

NumPy内置高效统计计算工具,避免手动迭代:

统计指标函数维度控制
均值/中位数np.mean/medianaxis参数指定轴
标准差/方差np.std/varddof修正样本偏差
累加减/乘np.cumsum/cumprod保持原始维度

多维数组统计时,axis=0表示跨行运算,axis=1表示按列处理。np.ptp(arr)快速计算极差,等效于np.max(arr)-np.min(arr)

四、排序与搜索算法

NumPy提供多种排序策略,适应不同数据规模:

函数时间复杂度稳定性
np.sortO(nlogn)稳定(Timsort)
np.argsort同上返回索引数组
np.partitionO(n)部分排序优化

np.searchsorted(arr, [3,5])在有序数组中查找插入位置,返回索引而非布尔值。对于多维数组,axis=-1表示按最后一个维度排序。

五、随机数生成体系

伪随机数生成模块包含分布采样与种子控制:

分布类型函数参数特征
均匀分布np.random.rand/uniform[low,high)区间
正态分布np.random.randn/normal均值方差控制
泊松分布np.random.poisson单参数λ控制

np.random.seed(0)固定随机种子保证可复现性。多维随机矩阵可通过size参数直接生成,如np.random.rand(3,4)创建3×4随机矩阵。

六、线性代数运算

矩阵运算模块封装BLAS/LAPACK库接口:

运算类型函数返回值
矩阵乘法np.dot/matmul内积结果
求逆/行列式np.linalg.inv/det方阵限定
特征分解np.linalg.eig特征值+向量

np.linalg.solve(A,b)求解线性方程组Ax=b,要求A为满秩方阵。对于奇异矩阵,需使用np.linalg.pinv(A)计算广义逆。

七、高级索引与切片

多维数组切片支持复杂数据提取:

  • 基本切片arr[1:5, :]提取第2-5行全部列
  • 布尔掩码arr[arr%2==0]获取所有偶数元素
  • arr[:,0][condition]先取第1列再过滤

p	ythonnumpy函数用法大全

数组维度调整与计算加速技巧:

通过系统掌握上述八大功能模块,开发者可构建从数据预处理到模型训练的完整计算链路。NumPy的函数设计兼顾灵活性与执行效率,其核心优势在于将底层C/Fortran实现的高性能计算封装为简洁的Python接口。建议在实际项目中优先使用矢量化操作替代循环,合理利用就地修改(in-place operation)减少内存开销,并通过

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