Numpy

1 numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回1个给定形状和类型的新数组，并用0填充； 1 random.random() 返回在[0.0, 1.0)范围内的下一个随机浮点数； 1 random.uniform(a, b) 返回1个随机浮点数，满足条件a <= N <= b（当a <= b时）； 1 random.sample(population, k) 返回从序列population中1个长度为k的取样，序列population中的元素不必是不同的值； 1 numpy.random.randint(low, high=None, size=None) 返回1个在[low, high)范围内满足离散型均匀分布的随机整数，如果high是None（默认），结果就在[0, low)范围内； 1 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 返回1个从正态（高斯）分布中抽样的数组； 1 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0) 创建1个数组； 1 numpy.nonzero(a) 返回1个数组的元组，元组的元素数是a的维度数，每个元素是所有非0元素在该维度上的索引组成的数组； 1 numpy.where(condition[, x, y]) 如果没有给出参数x和y，返回condition.nonzero()，即condition是True的索引的数组； 如果给出参数x和y（x、y中元素的数量必须与condition中元素的数量一致），返回一个由condition中对应位置元素是True还是False来决定从x还是y中取值的结果组成的数组； 1 numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) 计算数组元素沿1个特定的轴的累和； 1 numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None) 计算数组元素沿1个特定的轴的算术平均值； 1 numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None) 计算矩阵或向量的范数。如果x是矩阵，根据不同的参数ord，可以返回7个矩阵范数中的1个； 如果x是向量，可以返回无限个向量范数中的1个。