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在 NumPy 中，有许多常用的函数可以帮助你进行高效的数组运算和数据处理。以下是一些常用的 NumPy 函数及其说明：

数组创建与操作

1. np.array()
   用于从列表或其他序列创建一个 NumPy 数组。

   np.array([1, 2, 3])
   

2. np.zeros()
   创建一个元素全为零的数组。

   np.zeros((3, 4))  # 3行4列
   

3. np.ones()
   创建一个元素全为1的数组。

   np.ones((2, 3))  # 2行3列
   

4. np.arange()
   创建一个数组，包含从 start 到 stop（不包含 stop）的等差数列。

   np.arange(0, 10, 2)  # [0, 2, 4, 6, 8]
   

5. np.linspace()
   在指定的区间内生成指定数量的均匀分布的数字。

   np.linspace(0, 10, 5)  # [ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]
   

6. np.eye()
   创建一个单位矩阵（对角线为1，其余元素为0）。

   np.eye(3)  # 3x3单位矩阵
   

数组属性与查询

1. np.shape()
   获取数组的形状。

   np.shape(arr)
   

2. np.size()
   获取数组的总元素数量。

   np.size(arr)
   

3. np.ndim()
   获取数组的维度数。

   np.ndim(arr)
   

4. np.dtype()
   获取数组元素的数据类型。

   np.dtype(arr)
   

数组数学运算

1. np.add()
   数组元素逐个相加。

   np.add(arr1, arr2)
   

2. np.subtract()
   数组元素逐个相减。

   np.subtract(arr1, arr2)
   

3. np.multiply()
   数组元素逐个相乘。

   np.multiply(arr1, arr2)
   

4. np.divide()
   数组元素逐个相除。

   np.divide(arr1, arr2)
   

5. np.dot()
   计算两个数组的点积。

   np.dot(arr1, arr2)
   

6. np.sum()
   求数组所有元素的和。

   np.sum(arr)
   

7. np.mean()
   求数组元素的平均值。

   np.mean(arr)
   

8. np.median()
   计算中位数。

   np.median(arr)
   

9. np.std()
   计算标准差。

   np.std(arr)
   

10. np.max() / np.min()
    获取数组中的最大值或最小值。

    np.max(arr)
    np.min(arr)
    

数组变形

1. np.reshape()
   改变数组的形状。

   np.reshape(arr, (2, 3))  # 转换为2行3列
   

2. np.flatten()
   将数组展平为一维数组。

   np.flatten()
   

3. np.transpose()
   转置数组（行列交换）。

   np.transpose(arr)
   

4. np.ravel()
   将数组展平为一维数组，返回一个视图。

   np.ravel(arr)
   

数组索引与切片

1. np.slice()
   获取数组的切片。

   arr[start:end]
   

2. np.where()
   返回满足条件的元素索引。

   np.where(arr > 5)
   

3. np.argmin() / np.argmax()
   返回最小值或最大值的索引。

   np.argmin(arr)
   np.argmax(arr)
   

其他常用函数

1. np.concatenate()
   将多个数组沿指定轴连接。

   np.concatenate([arr1, arr2], axis=0)
   

2. np.unique()
   查找数组中的唯一元素。

   np.unique(arr)
   

3. np.random.rand()
   生成一个指定形状的数组，其中元素服从均匀分布（0到1之间）。

   np.random.rand(3, 4)
   

4. np.random.randn()
   生成一个指定形状的数组，其中元素服从标准正态分布（均值为0，方差为1）。

   np.random.randn(3, 4)
   

这些函数是 NumPy 中非常常见的，掌握它们能够有效提高数据处理和分析的效率。你需要具体的帮助，或是想了解某个函数的更深入用法吗？