属性

说明

.dim

秩，即轴的数量或数据的维度

.shape

ndarray对象的尺度，对应于矩阵的n行m列

.size

ndarray对象中元素的个数，即n*m

.dtype

ndarray对象中元素的类型

.itemsize

ndarray对象中每个元素的大小

函数

说明

np.arange(n)

类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n‐1

np.ones(shape)

根据shape生成一个全1数组，shape是元组类型

np.zeros(shape)

根据shape生成一个全0数组，shape是元组类型

np.full(shape,val)

根据shape生成一个数组，每个元素值都是val

np.eye(n)

创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0

np.ones_like(a)

根据数组a的形状生成一个全1数组

np.zeros_like(a)

根据数组a的形状生成一个全0数组

np.full_like(a,val)

根据数组a的形状生成一个数组，每个元素值都是val

方法

说明

.reshape(shape)

不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变

.resize(shape)

与.reshape()功能一致，但修改原数组

.swapaxes(ax1,ax2)

将数组n个维度中两个维度进行调换

.flatten()

对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变

.astype(new_type)

创建新的数组（原始数据的一个拷贝），但是数据类型进行改变

.tolist()

ndarray数组向列表的变化

函数

说明

np.abs(x) np.fabs(x)

计算数组各元素的绝对值

np.sqrt(x)

计算数组各元素的平方根

np.square(x)

计算数组各元素的平方

np.log(x) np.log10(x) np.log2(x)

计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数

np.rint(x)

计算数组各元素的四舍五入值

np.modf(x)

将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回

np.exp(x)

计算数组各元素的指数值

np.sign(x)

计算数组各元素的符号值，1(+), 0, ‐1(‐)

np.cos(x) np.cosh(x)

np.sin(x) np.sinh(x)

np.tan(x) np.tanh(x)

计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数

+ ‐ * / **

两个数组各元素进行对应运算

np.maximum(x,y) np.fmax()

np.minimum(x,y) np.fmin()

元素级的最大值/最小值计算

np.mod(x,y)

元素级的模运算

np.copysign(x,y)

将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素

函数

说明

a.tofile(frame, sep='', format='%s')

存取函数，frame是写入的文件名，seq是指定的分隔符，format是写入的格式

np.fromfile(frame,dtype=float,count=‐1, sep='')

读取函数，frame是读取的文件名，count代表读取的元素个数，-1表示读取整个文件。注意该方法需要知道数组的维度信息

np.save(fname, array)

Frame是文件名，以npy为拓展名，array是数组变量

np.load(frame)

函数

说明

rand(d0,d1,..,dn)

根据d0‐dn（维度信息）创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布

randn(d0,d1,..,dn)

根据d0‐dn创建随机数数组，标准正态分布

randint(low,high,shape)

根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low, high)

seed(s)

随机数种子，s是给定的种子值

shuffle(a)

根据数组a的第1轴进行随排列，改变数组x

permutation(a)

根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组，不改变数组x

choice(a[,size,replace,p])

从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组

replace表示是否可以重用元素，默认为False

uniform(low,high,size)

产生具有均匀分布的数组,low起始值,high结束值,size形状

normal(loc,scale,size)

产生具有正态分布的数组,loc均值,scale标准差,size形状

poisson(lam,size)

产生具有泊松分布的数组,lam随机事件发生率,size形状

函数

说明

sum(a, axis=None)

根据给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis整数或元组

mean(a, axis=None)

根据给定轴axis计算数组a相关元素的期望，axis整数或元组

average(a,axis=None,weights=None)

根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值

std(a, axis=None)

根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差

var(a, axis=None)

根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差

min(a) max(a)

计算数组a中元素的最小值、最大值

argmin(a) argmax(a)

计算数组a中元素最小值、最大值的降一维后下标

unravel_index(index, shape)

根据shape将一维下标index转换成多维下标

ptp(a)

计算数组a中元素最大值与最小值的差

median(a)

计算数组a中元素的中位数（中值）

np.gradient(f)

计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度

颜色字符

说明

颜色字符

说明

‘b’

蓝色

‘m’

洋红色

‘g’

绿色

‘y’

黄色

‘r’

和红色

‘k’

黑色

‘c’

青绿色

‘w’

白色

‘#008000’

RGB某种颜色

‘0.8’

灰度值字符串

风格字符

说明

‘-’

实线

‘--’

破折线

‘-.’

点划线

‘:’

虚线

'' ' '

无线条

方法

说明

.reindex(index=None,columns=None..)

改变或重排Series和DataFrame索引

.append(idx)

连接另一个Index对象，产生新的Index对象

.diff(idx)

计算差集，产生新的Index对象

.intersection(idx)

计算交集

.union(idx)

计算并集

.delete(loc)

删除loc位置处的元素

.insert(loc,e)

在loc位置增加一个元素e

.drop()

删除Series和DataFrame指定行或列索引

方法

说明

.sort_values(by,axis=0,ascending=True)

在指定轴上根据数值进行排序，默认升序

.sum()

计算数据的总和，按0轴计算，下同

.count()

非NaN值的数量

.mean() .median()

计算数据的算术平均值、算术中位数

.var() .std()

计算数据的方差、标准差

.min() .max()

计算数据的最小值、最大值

.argmin() .argmax()

计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）

.idxmin() .idxmax()

计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

.describe()

针对0轴（各列）的统计汇总

.rolling(w).sum()

依次计算相邻w个元素的和

.cov()

计算协方差矩阵

.corr()

计算相关系数矩阵, Pearson、Spearman、Kendall等系数