numpy是python中矩阵运算的模块。
1.numpy.genfromtxt()可以打开一个文件，并存储为ndarray的类型，delimiter参数指明分隔符，dtype参数指明该以什么类型存储。help()函数可以查python的函数具体信息。
5.numpy的布尔向量的逻辑运算。
6.函数astype()可以转换矩阵中的元素类型；sum函数对矩阵元素求和，当axis = 0时对列求和，当axis = 1时对行求和。
7.矩阵的加减乘除。
a+b的结果是a和b的对应元素相加，a+1是a的每个元素加1。
a**2是a的每个元素取平方，np.sin(a)是对a每个元素取正弦函数。
a*b是a，b中对应元素相乘，a.dot(b)（或者np.dot(a,b)）是矩阵相乘。
8.矩阵的初始化。
arange(x):生成一个向量，元素为从0到x-1
arange(start, end, step), 生成一个向量，第一个元素是start，每个元素是前一个元素加上step，最后一个元素是小于end的最大值（不能等于end）
reshap((x,y))，生成形如x*y的矩阵。
linspace(start, end, n), 生成一个向量，要求向量中有n个元素，第一个元素为start，最后一个元素为end。
zeros((x,y)) 生成一个形如x*y的0矩阵。
ones((x, y))生成一个形如x*y的元素为1的矩阵。
np.random.random((x, y))生成一个x*y的矩阵，每个元素都是0到1之间的随机数。
（左图为代码，右图为运行结果）
9.取整函数，矩阵与向量的变换。
np.around(a)，四舍五入取整
np.floor(a), 向下取整
np.ceil(a), 向上取整
b = a.reshape((x, y)), 将向量a变成x*y的矩阵
a = b.ravel(), 将矩阵b拉成向量。
c = b.T， 矩阵c是矩阵b的转置。
（左图为代码，右图为运行结果）
10.矩阵的拼接
np.hstack((a, b)): 水平拼接
np.vstack((a, b)): 竖直拼接
np.hsplit(a, (x1， x2, x3......))： 对矩阵a进行水平分割，(x1， x2, x3......)是切口，xi表示将x(i-1)于xi列之间分割开
np.vsplit(a, (x1， x2, x3......))： 对矩阵a进行垂直分割，(x1， x2, x3......)是切口，xi表示将x(i-1)于xi行之间分割开
（左图为代码，右图为运行结果）
11.矩阵排序
b = np.sort(a, axis = 0):对矩阵a的每一列进行从小到大排序，然后组合成新矩阵b
b = np.sort(a, axis = 1):对矩阵a的每一行进行从小到大排序，然后组合成新矩阵b
index = np.argsort(a): 按照元素从小到大的顺序依次返回a中对应元素的索引。
1 import numpy as np 2 3 a = np.around(10*np.random.random((3, 3))) 4 print(a) 5 b = np.sort(a, axis=0) 6 print(b) 7 c = np.sort(a, axis=1) 8 print(c)
运行结果如下
12. argmax函数
b = np.argmax(a, axis = 0)返回的是一个列表，b[i]是矩阵a的第i列向量的最大元素所在的行的索引
b = np.argmax(a, axis = 0)返回的是一个列表，b[i]是矩阵a的第i行向量的最大元素所在的列的索引
1 import numpy as np 2 3 a = np.around(10*np.random.random((3, 3))) 4 print(a) 5 b = np.argmax(a, axis=0) 6 print(b) 7 print(a[b, range(a.shape[1])]) 8 c = np.argmax(a, axis=1) 9 print(c) 10 print(a[range(a.shape[0]), c])
运行结果如下
13. tile函数
np.tile(a, (x, y))将矩阵或向量a在水平方向扩展x倍，在竖直方向扩展y倍，最后是一个二维矩阵。
1 import numpy as np 2 3 a = np.array([1,2,3]) 4 b = np.tile(a, (2, 3)) 5 c = np.array([[1,2], 6 [3,4]]) 7 d = np.tile(c, (2,3)) 8 print(b) 9 print(d)
运行结果如下
