Numpy（Numerical Python）是一个功能强大的Python库，其中包含了众多的函数，可以方便地操作数组和矩阵。此外，Numpy还提供了极其强大的科学计算函数，可以帮助用户快速实现复杂的运算。本文将介绍Numpy中常用的函数和用法。
官方介绍页面：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.shape.html
1.shape函数
shape函数是Numpy中最常用的函数之一，它可以用来获取数组的形状，即每一维的大小。shape函数的语法格式如下：
array.shape
下面是一个使用shape函数的示例：
import numpy as npx = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(x.shape)
输出结果为（2,3），意思是x数组有2行3列。
2.reshape函数
reshape函数可以用来改变数组的形状，从而改变数组的维数。reshape函数的语法格式如下：
array.reshape(rows,cols)
下面是一个使用reshape函数的示例：
import numpy as npx = np.array([1,2,3,4,5,6])y = x.reshape(2,3)
输出结果为：[[1 2 3][4 5 6]]
可以看到，x数组由原来的一维变成了2行3列的二维数组。
3.sum函数
sum函数可以求数组中所有元素的和。sum函数的语法格式如下：
numpy.sum(array)
下面是一个使用sum函数的示例：
import numpy as npx = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])y = np.sum(x)
输出结果为21，意思是x数组中所有元素的和是21。
4.max/min函数
max/min函数可以求数组中最大/最小值。max/min函数的语法格式如下：
numpy.max(array)/numpy.min(array)
下面是一个使用max/min函数的示例：
import numpy as npx = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])y = np.min(x)
输出结果为1，意思是x数组中最小值是1。
5.mean函数
mean函数可以求数组中所有元素的平均值。mean函数的语法格式如下：
numpy.mean(array,axis)
其中axis参数用来指定求平均值时是按行还是按列计算，axis=0表示按列计算，axis=1表示按行计算。下面是一个使用mean函数的示例：
import numpy as npx = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])y = np.mean(x)
输出结果为3.5，意思是x数组中所有元素的平均值是3.5。
以上便是关于“numpy函数 ”的相关内容，以上就是Numpy中常用函数的简单介绍，Numpy还有许多其他功能强大的函数，可以帮助用户更高效地完成复杂计算。
