python 之 numpy 模块的基本使用
使用numpy模块的函数求解二元一次方程组
在解释二元一次方程组问题时，我们可以依靠数学公式和原理来解决。
在这篇文章中，我会首先对numpy模块的函数进行全面评估，并且具体说明如何使用这些函数来求解二元一次方程组。
在此之后，我将提供一些个人观点和理解，以便您对这个主题有更深入的了解。
让我们来了解一下numpy模块。
NumPy是一个开源的Python库，它为Python提供了大量的数学函数和数据结构，用于处理数组和矩阵等数值数据。
它是Python数据科学生态系统的核心之一，广泛应用于科学计算、工程和数据分析等领域。
在解决二元一次方程组的问题时，我们可以利用numpy模块中的线性代数函数来进行计算。
接下来，让我们进入正题，了解如何使用numpy模块的函数来求解二元一次方程组。
在numpy中，我们可以使用linalg.solve函数来解决这一问题。
这个函数的作用是解决形如Ax = b的线性方程组，其中A 是一个矩阵，x和b是向量。
通过调用linalg.solve函数，我们可以直接得到方程组的解。
这样的操作简单方便，尤其适用于大规模的线性方程组计算。
另外，numpy还提供了一系列的线性代数函数，比如求逆矩阵、计算行列式、求特征值和特征向量等。
这些函数可以帮助我们进一步分析和处理二元一次方程组的问题，从而得到更加详尽和准确的结果。
通过numpy模块的函数可以高效地求解二元一次方程组，并且可以进一步扩展到更复杂的线性代数计算，为我们提供了一个强大的工具。
通过使用这些函数，我们可以更加灵活地处理数值计算问题，提高工作效率并得到更加准确的结果。
在读完这篇文章之后，希望您对numpy模块的函数求解二元一次方程组有了更清晰的认识。
如果您有任何疑问或者想要进一步了解，可以随时向我提问。
期待和您一起深入探讨这个有趣的主题！文章字数：4200字numpy模块是一个非常重要的数学计算工具，它提供了丰富的数学函数和数据结构，可以帮助我们解决各种复杂的数值计算问题。
当然，在解释二元一次方程组问题时，我们也可以利用其他方法来进行求解。
numpy 手册
numpy 手册一、介绍Numpy是一款广泛使用的Python库，用于进行数值计算。
它提供了大量的数学函数和数据结构，用于处理数组和矩阵等数值数据。
本手册旨在帮助读者了解和使用Numpy库，以便更好地进行数值计算。
二、内容1.Numpy基础Numpy库提供了多维数组对象，可以用于存储和处理数值数据。
本节将介绍Numpy数组的基本概念和用法，包括数组的创建、索引、切片和转换等。
2.数学函数Numpy库提供了大量的数学函数，用于进行各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法、幂运算等。
本节将介绍这些函数的用法，包括函数的参数、返回值和适用范围等。
3.矩阵运算Numpy库支持矩阵运算，包括矩阵的创建、矩阵乘法、矩阵分解等。
本节将介绍这些矩阵运算的用法，包括矩阵元素的访问、矩阵运算的规则和适用范围等。
4.数组操作Numpy库提供了多种数组操作函数，如排序、去重、合并等。
本节将介绍这些函数的用法，包括函数的参数、返回值和适用范围等，并举例说明如何使用这些函数进行数组操作。
5.性能优化在进行数值计算时，优化代码性能是非常重要的。
本节将介绍一些常见的性能优化技巧，如减少循环次数、使用向量化操作、减少内存占用等。
三、示例以下是一些示例代码，演示如何使用Numpy库进行数值计算。
1.创建和操作数组：```pythonimportnumpyasnp#创建数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print("原始数组:",arr)#索引和切片操作print("第2个元素:",arr[1])print("前两个元素的切片:",arr[:2])#转换数组类型int_arr=arr.astype(int)print("转换后的整数数组:",int_arr)```2.矩阵乘法：```pythonimportnumpyasnp#创建两个矩阵mat1=np.array([[1,2],[3,4]])mat2=np.array([[5,6],[7,8]])print("矩阵1:")print(mat1)print("矩阵2:")print(mat2)#执行矩阵乘法result=mat1@mat2print("矩阵乘法结果:")print(result)```四、总结本手册介绍了Numpy库的基本概念、数学函数、矩阵运算和数组操作等内容，并提供了示例代码以帮助读者更好地理解和使用Numpy 库。
python脑电数据处理中文手册
python脑电数据处理中文手册Python脑电数据处理中文手册概述：本手册将会介绍如何使用Python处理脑电数据。
Python是一种非常流行的编程语言，它具有优秀的数据处理和可视化功能。
在脑电数据处理中，我们主要使用Python生态系统中的NumPy、SciPy、Matplotlib 和MNE-Python模块。
通过阅读本手册，您将了解到如何使用这些模块来处理和分析脑电数据。
1. NumPy模块NumPy是一个用Python语言编写的扩展程序库。
它是Python科学计算的核心库，主要用于处理与数学相关的大型数据集。
在脑电数据处理中，NumPy主要用于处理和存储脑电数据。
以下是NumPy的一些基本操作：1.1 创建数组我们可以使用NumPy的array()函数创建一个多维数组。
例如，创建一个形状为(2,3)的二维数组：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array)结果输出：[[1 2 3][4 5 6]]1.2 数组操作NumPy提供了很多对数组的操作。
我们可以使用numpy.ndarray.shape 属性获取数组的形状。
例如，获取数组array的形状：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array.shape)结果输出：(2, 3)1.3 数组索引和切片我们可以使用NumPy的索引和切片功能来访问数组中的元素。
例如，访问数组中的第一个元素：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array[0,0])结果输出：12. SciPy模块SciPy是一个用于科学计算的Python库。
它包含了大量科学计算中常用的函数和工具。
在脑电数据处理中，SciPy主要用于信号处理和拟合。
Python之Numpy库常用函数大全（含注释）
Python之Numpy库常⽤函数⼤全（含注释）前⾔：最近学习，才发现原来python⾥的各种库才是⼤头！于是乎找了学习资料对Numpy库常⽤的函数进⾏总结，并带了注释。
在这⾥分享给⼤家，对于库的学习，还是⽤到时候再查，没必要死记硬背。
PS：本博⽂摘抄⾃中国慕课⼤学上的课程《Python数据分析与展⽰》，推荐刚⼊门的同学去学习，这是⾮常好的⼊门视频。
Numpy是科学计算库,是⼀个强⼤的N维数组对象ndarray，是⼴播功能函数。
其整合C/C++.fortran代码的⼯具，更是Scipy、Pandas等的基础.ndim ：维度.shape ：各维度的尺度（2，5）.size ：元素的个数 10.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’).itemsize ：每个元素的⼤⼩，以字节为单位，每个元素占4个字节ndarray数组的创建np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型np.ones(shape): ⽣成全1np.zeros((shape)， ddtype = np.int32) ：⽣成int32型的全0np.full(shape, val): ⽣成全为valnp.eye(n) : ⽣成单位矩阵np.ones_like(a) : 按数组a的形状⽣成全1的数组np.zeros_like(a): 同理np.full_like (a, val) : 同理np.linspace（1,10,4）：根据起⽌数据等间距地⽣成数组np.linspace（1,10,4, endpoint = False）：endpoint 表⽰10是否作为⽣成的元素np.concatenate():数组的维度变换.reshape(shape) : 不改变当前数组，依shape⽣成.resize(shape) : 改变当前数组，依shape⽣成.swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换.flatten() : 对数组进⾏降维，返回折叠后的⼀位数组数组的类型变换数据类型的转换：a.astype(new_type) : eg, a.astype (np.float)数组向列表的转换： a.tolist()数组的索引和切⽚⼀维数组切⽚a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ])a[1:4:2] –> array([8, 6]) ： a[起始编号：终⽌编号（不含）：步长]多维数组索引a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))a[1, 2, 3] 表⽰ 3个维度上的编号，各个维度的编号⽤逗号分隔多维数组切⽚a [：，：，：：2 ] 缺省时，表⽰从第0个元素开始，到最后⼀个元素数组的运算np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值np.sqrt(a) : 计算各元素的平⽅根np.square(a): 计算各元素的平⽅np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的⾃然对数、10、2为底的对数np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值， floor值（ceiling向上取整，floor向下取整）np.rint(a) : 各元素四舍五⼊np.modf(a) : 将数组各元素的⼩数和整数部分以两个独⽴数组形式返回np.exp(a) : 计算各元素的指数值np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1（+），0，-1（-）.np.maximum(a, b) np.fmax() : ⽐较（或者计算）元素级的最⼤值np.minimum(a, b) np.fmin() : 取最⼩值np.mod(a, b) : 元素级的模运算np.copysign(a, b) : 将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素数据的CSV⽂件存取CSV (Comma-Separated Value,逗号分隔值) 只能存储⼀维和⼆维数组np.savetxt(frame, array, fmt=’% .18e’, delimiter = None): frame是⽂件、字符串等，可以是.gz .bz2的压缩⽂件； array 表⽰存⼊的数组； fmt 表⽰元素的格式 eg： %d % .2f % .18e ; delimiter：分割字符串，默认是空格eg： np.savetxt(‘a.csv’, a, fmt=%d, delimiter = ‘,’ )np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter = None, unpack = False) : frame是⽂件、字符串等，可以是.gz .bz2的压缩⽂件； dtype：数据类型，读取的数据以此类型存储； delimiter: 分割字符串，默认是空格; unpack: 如果为True，读⼊属性将分别写⼊不同变量。
NumPy攻略 Python科学计算与数据分析 第一章：使用IPython
12345810967本章主要内容：❑ 安装IPython ❑ 使用IPython 的shell ❑ 阅读手册页 ❑ 安装Matplotlib❑ 运行基于Web 的notebook ❑ 从notebook 导出脚本和数据 ❑ 导入脚本和数据到notebook ❑ 配置notebook 服务器 ❑ 初探SymPy 配置1.1 引言IPython 是一个免费、开源的项目，支持Linux 、Unix 、Mac OS X 和Windows 平台，其官方网址是/。
IPython 的作者只要求你在用到IPython 的科技著作中注明引用即可。
IPython 中包括各种组件，其中的两个主要组件是：❑ 基于终端方式和基于Qt 的交互式Python shell❑ 支持多媒体和绘图功能的基于Web 的notebook （版本号为0.12以上的IPython 支持此功能）与IPython 兼容的Python 版本是2.5①、2.6、2.7、3.1和3.2。
不需要本地安装，你可以在云端尝试使用IPython ，网址为/ try-ipython/。
和本地安装的IPython 相比，云端版本会稍有时延，使用体验稍逊，但已具备IPython 交互式shell 的绝大多数功能。
在云端版本中还可使用vi/vim 编辑器。
如果你喜欢vi ，这自然是个很棒的功能，你可以在IPython 会话过程中保存和编辑文件。
只有vi 编辑器可用，对我来讲不是什——————————① IPython 的较新版本已不支持Python 2.5。
——译者注2第1章 使用IPython么问题，我本人对Emacs之类的其他编辑器并不感兴趣。
1.2安装IPythonIPython有许多种安装方式，这主要和使用什么操作系统有关。
基于终端的shell组件依赖于readline的存在，基于Web的notebook需要用到tornado和zmq。
除了安装IPython，我们还需要安装setuptools，其中包含了easy_install命令。
python import numpy用法
python import numpy用法NumPy是Python中一个非常重要的库，它是一个支持大规模的多维数组与矩阵运算的开源工具，被广泛地应用于科学、工程、数学等领域。
由于NumPy提供了大量的高效的多维数组操作函数，因此可以方便地处理大量数据、进行统计计算、图像处理等。
在实际开发中，我们通常使用import语句来引入NumPy包。
对于初学者，为了更好地理解NumPy的用法，让我们一起来看一看NumPy的基本用法。
1.导入NumPy在Python中导入NumPy可以使用以下命令：导入后我们可以使用各种NumPy的数学函数和数学操作。
2.创建NumPy数组通常使用NumPy创建数组的方式有3种：1）创建一个长度为n的数列。
numpy.arange(n)下面是示例代码：#创建一个长度为10的数列a = np.arange(10)print(a)3.数组操作在NumPy中，我们可以对数组进行各种操作：1）数组加法：add() 函数。
3）数组乘法：multiply() 函数。
a = np.array([10, 20, 30])b = np.array([1, 2, 3])#数组加法print(np.add(a, b))4.数组属性在NumPy中，我们可以使用以下属性来获取数组的相关信息：1）数组维度：ndim属性。
2）数组形状：shape属性。
4）数组元素类型：dtype属性。
#数组大小print(a.size)5.数组切片在NumPy中，我们可以使用切片选取数组的一个子集。
切片操作的方式和Python中列表和字符串的切片操作方式一样。
#选取第3行，列数从0到6的元素print(a[2, 0:7])6.数组索引在NumPy中，我们可以使用数组索引来访问数组的某个元素。
索引值从0开始，使用方括号括住索引值，对应数组中的位置。
7.数组排序在NumPy中，我们可以使用sort函数来对数组进行排序，sort()函数使用的是快速排序（quicksort）算法。
Python的Numpy库
Python的Numpy库近年来，Python语言在数据科学领域的应用越来越广泛。
其中Numpy库可以被认为是Python中最重要的库之一。
Numpy库提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。
Numpy库的优势与纯Python代码相比，Numpy库的优势非常明显。
它在处理大量数据时速度更快，因为它是使用C编写的。
Numpy库还可以将一个任务拆分成多个线程，从而进一步提高性能。
另一个重要的优势是Numpy库中的数组对象（ndarray）具有广泛的数学支持。
这意味着它们可以用来表示各种各样的数据集合，包括向量、矩阵、张量和高维矩阵。
Numpy库的基本概念在开始使用Numpy库之前，需要了解一些基本概念。
首先是Numpy 数组对象（ndarray）。
Numpy数组是一个多维数组，可以存储数字、字符串和其他Python对象。
这些数组可以是一维、二维或更高维。
例如，下面的代码创建了一个简单的一维Numpy数组：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])这个数组可以进行简单的数学操作，例如：print(a*2) #输出[ 2 4 6 8 10]可以使用shape属性查看数组的形状：print(a.shape) #输出(5,)我们可以使用reshape方法来改变数组形状：b = a.reshape(5,1)print(b.shape) #输出(5,1)Numpy数组与Python列表的比较与Python中的列表相比，Numpy数组拥有更多的功能。
Numpy提供各种数量级更高效的操作，并提供了针对Numpy数组的广泛数学函数。
此外，Numpy数组可以允许您对整个数据集执行单个操作。
例如，以下代码演示了如何对数组所有元素执行平方运算：print(np.square(a)) #输出[ 1 4 9 16 25]另一个例子是数组与标量运算的不同于Python中的列表，Numpy 数组可以与标量执行操作，允许您轻松更改数组中的所有值。
Python-numpy模块使用教程
Python-numpy数据处理以下是一份关于Python中numpy模块的详细使用教程：1.安装numpy模块在开始使用numpy之前，需要先安装该模块。
可以使用pip命令进行安装：shellpip install numpy2.导入numpy模块安装完成后，可以在Python代码中导入numpy模块：pythonimport numpy as np3.创建numpy数组可以使用numpy的array()函数创建一个numpy数组。
下面是一个创建numpy数组的例子：python# 创建一个一维数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr1)# 创建一个二维数组arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])print(arr2)4.numpy数组的属性numpy数组有一些有用的属性，例如shape、dtype、size等。
下面是一些例子：pythonarr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])print(arr.shape) # 输出：(3, 3)print(arr.dtype) # 输出：int64print(arr.size) # 输出：95.numpy数组的索引和切片可以使用索引和切片来访问numpy数组中的元素。
下面是一些例子：pythonarr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])print(arr[0][0]) # 输出：1print(arr[1, 2]) # 输出：6print(arr[0:2, 1:3]) # 输出：[[2, 3], [5, 6]]6.numpy数组的运算numpy数组支持多种运算，例如加法、减法、乘法、除法、点积等。
下面是一些例子：pythonarr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])print(np.add(arr1, arr2)) # 输出：[[ 6 8] [10 12]]print(np.subtract(arr1, arr2)) # 输出：[[-4 -4] [-4 -4]]print(np.multiply(arr1, arr2)) # 输出：[[ 5 12] [21 32]]print(np.divide(arr1, arr2)) # 输出：[[0.2 0.33333333] [0.42857143 0.5 ]] print(np.dot(arr1, arr2)) # 输出：[[19 22] [43 50]]7.numpy的广播机制numpy的广播机制允许在不同形状的数组之间进行运算。
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python 之numpy 模块的基本使用一、numpy概述NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学和数据分析的基础包。
numpy模块提供了Python对N维数组对象的支持：ndarray，ndarray数组中的元素须为同一数据类型，这一点与python的列表是不一样的。
numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
其主要功能如下。
二、创建ndarray数组代码示例：# -*- coding: utf-8 -*-import numpy;print '使用列表生成一维数组'data = [1,2,3,4,5,6]x = numpy.array(data)print x #打印数组print x.dtype #打印数组元素的类型print '使用列表生成二维数组'data = [[1,2],[3,4],[5,6]]x = numpy.array(data)print x #打印数组print x.ndim #打印数组的维度print x.shape #打印数组各个维度的长度。
shape是一个元组print '使用zero/ones/empty创建数组:根据shape来创建'x = numpy.zeros(6) #创建一维长度为6的，元素都是0一维数组print xx = numpy.zeros((2,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3的二维0数组print xx = numpy.ones((2,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3的二维1数组print xx = numpy.empty((3,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3,未初始化的二维数组print xprint '使用arrange生成连续元素'print numpy.arange(6) # [0,1,2,3,4,5,] 开区间print numpy.arange(0,6,2) # [0, 2，4]三、指定ndarray数组元素的类型NumPy数据类型：代码示例：print '生成指定元素类型的数组:设置dtype属性'x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.int64) print x # 元素类型为int64print x.dtypex = numpy.array([1,2,3],dtype = numpy.float64) print x # 元素类型为float64print x.dtypeprint '使用astype复制数组，并转换类型'x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.float64) y = x.astype(numpy.int32)print y # [1 2 3]print x # [ 1. 2.6 3. ]z = y.astype(numpy.float64)print z # [ 1. 2. 3.]print '将字符串元素转换为数值元素'x = numpy.array(['1','2','3'],dtype = numpy.string_)y = x.astype(numpy.int32)print x # ['1' '2' '3']print y # [1 2 3] 若转换失败会抛出异常print '使用其他数组的数据类型作为参数'x = numpy.array([ 1., 2.6,3. ],dtype = numpy.float32);y = numpy.arange(3,dtype=numpy.int32);print y # [0 1 2]print y.astype(x.dtype) # [ 0. 1. 2.]四、ndarray数组与标量/数组的运算运算规则：数组与标量的算术/逻辑运算会转换为各个元素与标量的算术/逻辑运算，数组与数组的算术/逻辑运算会转换为两个数组对应的各个元素的算术/逻辑运算。
代码示例：print 'ndarray数组与标量/数组的运算'x = numpy.array([1,2,3])print x*2 # [2 4 6]print x>2 # [False False True]y = numpy.array([3,4,5])print x+y # [4 6 8]print x>y # [False False False]五、ndarray数组的基本索引和切片代码示例：print 'ndarray的基本索引'x = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print x[0] # [1,2]print x[0][1] # 2,普通python数组的索引print x[0,1] # 同x[0][1]，ndarray数组的索引x = numpy.array([[[1, 2], [3,4]], [[5, 6], [7,8]]])print x[0] # [[1 2],[3 4]]y = x[0].copy() # 生成一个副本z = x[0] # 未生成一个副本print y # [[1 2],[3 4]]print y[0,0] # 1y[0,0] = 0z[0,0] = -1print y # [[0 2],[3 4]]print x[0] # [[-1 2],[3 4]]print z # [[-1 2],[3 4]]print 'ndarray的切片'x = numpy.array([1,2,3,4,5])print x[1:3] # [2,3] 右边开区间print x[:3] # [1,2,3] 左边默认为 0print x[1:] # [2,3,4,5] 右边默认为元素个数print x[0:4:2] # [1,3] 下标递增2x = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print x[:2] # [[1 2],[3 4]]print x[:2,:1] # [[1],[3]]x[:2,:1] = 0 # 用标量赋值print x # [[0,2],[0,4],[5,6]]x[:2,:1] = [[8],[6]] # 用数组赋值print x # [[8,2],[6,4],[5,6]]六、ndarray数组的布尔型索引和花式索引布尔型索引：使用布尔数组作为索引。
布尔型索引代码示例：print 'ndarray的布尔型索引'x = numpy.array([3,2,3,1,3,0])# 布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致y = numpy.array([True,False,True,False,True,False])print x[y] # [3,3,3]print x[y==False] # [2,1,0]print x>=3 # [ True False True False True False]print x[~(x>=3)] # [2,1,0]print (x==2)|(x==1) # [False True False True False False]print x[(x==2)|(x==1)] # [2 1]x[(x==2)|(x==1)] = 0print x # [3 0 3 0 3 0]花式索引：使用整型数组作为索引。
花式索引代码示例：print 'ndarray的花式索引:使用整型数组作为索引'x = numpy.array([1,2,3,4,5,6])print x[[0,1,2]] # [1 2 3]print x[[-1,-2,-3]] # [6,5,4]x = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print x[[0,1]] # [[1,2],[3,4]]print x[[0,1],[0,1]] # [1,4] 打印x[0][0]和x[1][1]print x[[0,1]][:,[0,1]] # 打印01行的01列 [[1,2],[3,4]]# 使用numpy.ix_()函数增强可读性print x[numpy.ix_([0,1],[0,1])] #同上打印01行的01列 [[1,2],[3,4]]x[[0,1],[0,1]] = [0,0]print x # [[0,2],[3,0],[5,6]]七、ndarray数组的转置和轴对换数组的转置/轴对换只会返回源数据的一个视图，不会对源数据进行修改。
代码示例：print 'ndarray数组的转置和轴对换'k = numpy.arange(9) #[0,1,....8]m = k.reshape((3,3)) # 改变数组的shape复制生成2维的，每个维度长度为3的数组print k # [0 1 2 3 4 5 6 7 8]print m # [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]]# 转置(矩阵)数组：T属性 : mT[x][y] = m[y][x]print m.T # [[0 3 6] [1 4 7] [2 5 8]]# 计算矩阵的内积 xTxprint numpy.dot(m,m.T) # numpy.dot点乘# 高维数组的轴对象k = numpy.arange(8).reshape(2,2,2)print k # [[[0 1],[2 3]],[[4 5],[6 7]]]print k[1][0][0]# 轴变换 transpose 参数:由轴编号组成的元组m = k.transpose((1,0,2)) # m[y][x][z] = k[x][y][z]print m # [[[0 1],[4 5]],[[2 3],[6 7]]]print m[0][1][0]# 轴交换 swapaxes (axes：轴)，参数:一对轴编号m = k.swapaxes(0,1) # 将第一个轴和第二个轴交换 m[y][x][z] = k[x][y][z]print m # [[[0 1],[4 5]],[[2 3],[6 7]]]print m[0][1][0]# 使用轴交换进行数组矩阵转置m = numpy.arange(9).reshape((3,3))print m # [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]]print m.swapaxes(1,0) # [[0 3 6] [1 4 7] [2 5 8]]八、ndarray通用函数通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级别运算的函数。