Routines¶

在本章中，提供了常规docstrings，按功能分组。许多docstrings包含示例代码，它演示了例程的基本用法。示例假设NumPy导入：

>>> import numpy as np

执行示例的一种方便的方法是IPython的%doctest_mode模式，它允许粘贴多行示例并保留缩进。

数组创建例程
- 和零
- 从现有数据
- 创建记录数组（numpy.rec）
- 创建字符数组（numpy.char
- 数值范围
- 建立矩阵
- Matrix类
数组操作例程
- 基本操作
- 更改数组形状
- 类似转置的操作
- 更改维数
- 更改数组类型
- 加入数组
- 拆分数组
- 平铺数组
- 添加和删除元素
- 重新排列元素
二进制操作
- 元素位操作
- 位打包
- 输出格式
字符串操作
- 字符串操作
- 比较
- 字符串信息
- 便利类
C类型外部函数接口（numpy.ctypeslib）
日期时间支持函数
- 营业日功能
数据类型例程
- numpy.can_cast
- numpy.promote_types
- numpy.min_scalar_type
- numpy.result_type
- numpy.common_type
- numpy.obj2sctype
- 创建数据类型
- 数据类型信息
- 数据类型测试
- 其他
可选Scipy加速例程（numpy.dual）
- 线性代数
- FFT
- 其他
具有自动域的数学函数（numpy.emath）
浮点错误处理
- 设置和获取错误处理
- 内部功能
离散傅里叶变换（numpy.fft）
- 标准FFT
- 实际FFT
- Hermitian FFT
- 帮助程序
- 背景信息
- 实施详细信息
- 规范化
- Real和Hermitian变换
- 较高维度
- 参考
- 示例
财务功能
- 简单的财务功能
功能编程
- numpy.apply_along_axis
- numpy.apply_over_axes
- numpy.vectorize
- numpy.frompyfunc
- numpy.piecewise
NumPy特定的帮助功能
- 查找帮助
- 阅读帮助
索引例程
- 生成索引数组
- 类索引操作
- 将数据插入数组
- 迭代数组
输入和输出
- NumPy二进制文件（NPY，NPZ）
- 文本文件
- 原始二进制文件
- 字符串格式
- 内存映射文件
- 文本格式选项
- Base-n表示
- 数据源
线性代数（numpy.linalg）
- 矩阵和向量产品
- 分解
- 矩阵特征值
- 规范和其他数字
- 求解方程和求逆矩阵
- 例外
- 一次在多个矩阵上的线性代数
逻辑功能
- 真值测试
- 数组内容
- 数组类型测试
- 逻辑运算
- 比较
屏蔽数组操作
- 常量
- 创建
- 检查数组
- 操作MaskedArray
- 面罩操作
- 转换操作
- 掩蔽数组算术
数学函数
- 三角函数
- 双曲函数
- 舍入
- 总和，乘积，差异
- 指数和对数
- 其他特殊功能
- 浮点例程
- 算术运算
- 处理复数
- 其他
矩阵库（numpy.matlib）
- numpy.matlib.empty
- numpy.matlib.zeros
- numpy.matlib.ones
- numpy.matlib.eye
- numpy.matlib.identity
- numpy.matlib.repmat
- numpy.matlib.rand
- numpy.matlib.randn
其他例程
- 缓冲区对象
- 性能调整
- 内存范围
- NumPy版本比较
填充数组
- numpy.pad
多项式
- 转换通知
随机抽样（numpy.random）
- 简单随机数据
- 排列
- 分发
- 随机生成器
设置例程
- 设置正确集
- 布尔运算
排序，搜索和计数
- 排序
- 搜索
- 计数
统计
- 订单统计信息
- 平均值和方差
- 相关
- 直方图
测试支持（numpy.testing）
- 断言
- 装饰
- 测试运行
窗口函数
- 各种窗口