Numpy学习

立一个flag这周认真再看numpy, pandas, matplotlib的文档，认真做笔记。供自己以后看，希望能帮到其他人吧（会慢慢更新！）

名字	功能
(ndarray).shape	返回一个shape（tuple）
(ndarray).reshape(tuple)	根据传进去的参数生成新的ndarray(转换方式，跟ndarray内部编码有关（跟下面的某一个函数）)
(ndarray).vstack((ndarray1, ndarray2))	垂直方向上进行拼接（像栈一样叠起来，左边在上面，右边在下面）
(ndarray).hstack((ndarray1, ndarray2))	水平方向上的拼接（左边的，在左边，右边的在右边）
ndarray (+-*/)	本质上都是相互之间的映射运算，（乘法也可以称之为点乘）
ndarray (形状不同的数组之间也可以进行类似的操作)	+-*/ （广播的思想）
ndarray.sum()	将整个ndarray 全部元素加起来，得到一个数
ndarray.sum(axis=0)	按照第0轴进行加法，返回一个新的ndarray(第0轴就是行遍历)
ndarray.sum(axis=1)	按照第1轴方向进行求和
ndarray.mean()	求平均值，也可以指定行号列号（跟上面的sum一样，可以指定axis）
ndarray.max()	求最大值（也可以指定行 列（axis））
ndarray.min()	同理，也可以指定行列。这个axis可以这么理解，结果是在原来的矩阵中是行，那么就是axis = 0 (axis 是一个轴，标记的是函数作用的时候，行走（或者叫 遍历） 的方向)
ndarray.argmax()	返回的是最大值的index，也可以设置axis，否者返回的是一个数，这个数，其实是ndarray顺序编码的index
ndarray.argmin()	同理，返回最小值的index
ndarray.var()	算方差，也可以设置axis
ndarray.std()	算标准差，也可以设置axis
np.dot(ndarray1, ndarray2)	返回值是两个矩阵之间的内积（矩阵乘法）
np.linalg.det(ndarray)	返回值是这个ndarray的行列式（数值）
np.linalg.inv(ndarray)	返回值是这个ndarray的逆矩阵
np.linalg.solve(a,b)	a是系数矩阵，b是方程右边的解构成的列向量
np.linalg.eig(a)	算a的特征向量和特征值