numpy函数总结

np.random.normal()函数

• 函数语法：np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)。np.random是numpy的随机数模块；normal指随机数服从正态分布。
• 参数解释：
  • (key)loc=0.0 ：正态分布的均值μ
  • (key)scale=1.0：正态分布的标准差σ，scale默认应该=1
  • (key)size=None：输出的shape。None：输出一个数；整数：一维数组；元组：二维数组
• 例子：
  • np.random.normal(loc=0, scale=1, size=None)：生成一个服从标准正态分布（μ=0, σ=1）的数。
  • np.random.normal(loc=1., size=(2,3))：生成一个2*3的二维数组，且每个元素服从μ=1, σ=1的正态分布。

np.concatenate((x, y), axis=-1)

• 函数语法：一次完成多个数组的拼接。将各数组第axis维度上的元素按元素所属数组的顺序进行拼接。
• 参数解释：
  • (x, y)：需要拼接的数组。注意有先后的(x先y后)。
  • (key)axis ：从数组的哪个维度拼接；默认是第0维度(最外层)
• 例子：
  
• 注意：
  • 有先后顺序
  • ndarray：(2,) 只有一个维度0，所以只能在第0维度上拼接。
  • 两个ndarray：(2, 3) 在第0维度拼接生成ndarray：(4, 3)；在第1维度上拼接生成ndarray：(2, 6)。

np.random.choice(a, k, replace=False)

• 函数语法：从…中随机选取k个元素。
• 参数解释：
  • a：数字或者一维可迭代对象(元组、数组、列表等)。数字：从[0，a)中随机选出k个数；一维可迭代对象：从可迭代对象a中选出k个元素。
  • k：选出元素的个数。默认=1。
  • (key)replace：True可以重复，False不可以重复。默认=True
• 例子：
  
• 注意：
  • 输出都是一维数组类型。

numpy升维操作

• None在前：在x第0维度前面加一个维度(从ndarray:(5,)变成了ndarray:(1, 5))。None在前与x[None]等价。
• None在后：在y第0维度后面加一个维度(从ndarray:(5,)变成了ndarray:(5, 1))。
• 注意：加None是不会改变本身的x， y的。

注意

• (key)：说明是关键字参数。
• np.random.seed(0)：固定随机数种子，可以保证程序运行时生成的随机数不变。
• numpy中，设b为二维数组，a为一维数组，则b[a]=把a的元素值作为b的第0维索引值得到的一个二维数组。