数组创建
python
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np.array() # 从列表/元组创建数组
np.zeros() # 创建全0数组
np.ones() # 创建全1数组
np.empty() # 创建未初始化数组
np.arange() # 创建等差数组
np.linspace() # 创建等间隔数组
np.eye() # 创建单位矩阵
np.random.rand() # 随机数组
数组操作
python
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np.shape() # 数组形状
np.reshape() # 改变数组形状
np.resize() # 调整数组大小
np.flatten() # 展平数组
np.ravel() # 展平数组（视图）
np.transpose() # 转置
np.concatenate() # 连接数组
np.split() # 分割数组
np.vstack() # 垂直堆叠
np.hstack() # 水平堆叠
数学运算
python
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np.sum() # 求和
np.mean() # 平均值
np.std() # 标准差
np.var() # 方差
np.min() # 最小值
np.max() # 最大值
np.argmin() # 最小值的索引
np.argmax() # 最大值的索引
np.cumsum() # 累加
np.cumprod() # 累乘
线性代数
python
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np.dot() # 点积/矩阵乘法
np.matmul() # 矩阵乘法
np.linalg.inv() # 矩阵求逆
np.linalg.det() # 行列式
np.linalg.eig() # 特征值和特征向量
np.linalg.solve() # 解线性方程组
逻辑运算
python
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np.where() # 条件选择
np.any() # 任意元素为True
np.all() # 所有元素为True
np.logical_and() # 逻辑与
np.logical_or() # 逻辑或
np.logical_not() # 逻辑非
统计函数
python
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np.percentile() # 百分位数
np.median() # 中位数
np.histogram() # 直方图
np.bincount() # 非负整数计数
np.unique() # 唯一值
三角函数
python
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np.sin() # 正弦
np.cos() # 余弦
np.tan() # 正切
np.arcsin() # 反正弦
np.arccos() # 反余弦
np.arctan() # 反正切
傅里叶变换
python
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np.fft.fft() # 快速傅里叶变换
np.fft.ifft() # 逆傅里叶变换
np.fft.fft2() # 二维傅里叶变换
排序和搜索
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np.sort() # 排序
np.argsort() # 返回排序索引
np.searchsorted() # 查找插入位置
np.nonzero() # 非零元素索引
文件操作
python
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np.save() # 保存数组到文件
np.load() # 从文件加载数组
np.savetxt() # 保存为文本文件
np.loadtxt() # 从文本文件加载
示例：
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import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 常用操作
print(np.mean(arr)) # 平均值: 3.0
print(np.sum(arr)) # 求和: 15
print(np.std(arr)) # 标准差: 1.414
# 矩阵运算
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(a, b)) # 矩阵乘法
# 条件筛选
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.where(arr > 3)) # 输出满足条件的索引