1.使用數(shù)組進(jìn)行文件輸入與輸出：
save()方法用于將數(shù)組存儲(chǔ)到硬盤中，默認(rèn)情況是以未壓縮的格式進(jìn)行存儲(chǔ)潦蝇，
.npy格式攘乒。
np.savce('file_name',arr)
load()方法用于將數(shù)組從硬盤中載入则酝。
np.load('file_name.npy')另外般卑，可以使用savez()方法蝠检，用于保存多個(gè)數(shù)組叹谁。
np.savez('file_name.npz',x=arr1,y=arr2)
此時(shí)焰檩，載入文件時(shí)析苫，得到一個(gè)字典型對(duì)象：
arch = np.load('file_name.npz')
# 查看x
arch['x']
2.線性代數(shù)函數(shù)：
| 函數(shù) | 說明 |
|---|---|
| diag() | 將一個(gè)矩陣的對(duì)角（或非對(duì)角）元素作為一維數(shù)組返回，或者將一維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一個(gè)方陣顿乒，并且在非對(duì)角線上有零點(diǎn) |
| dot() | 矩陣點(diǎn)乘 |
| trace() | 計(jì)算對(duì)角元素和 |
| det() | 計(jì)算矩陣的行列式 |
| eig() | 計(jì)算方陣的特征值和特征向量 |
| inv() | 計(jì)算方陣的逆矩陣 |
| pinv() | 計(jì)算矩陣的Moore-Penrose偽逆 |
| qr() | 計(jì)算QR分解 |
| svd() | 計(jì)算奇異值分解（SVD） |
| solve() | 求解x的線性系統(tǒng)Ax=b(A為方陣) |
| lstsq | 計(jì)算x的線性系統(tǒng)Ax=b的最小二乘解 |
3.偽隨機(jī)數(shù)生成：
Numpy中的random模塊可以很方便的生成多種概率分布下的數(shù)組吧雹。
| 函數(shù) | 說明 |
|---|---|
| seed() | 向隨機(jī)數(shù)生成器傳遞隨機(jī)種子 |
| permutation() | 返回一個(gè)序列的隨機(jī)排列搓蚪，或者返回一個(gè)亂序的整數(shù)范圍序列 |
| shuffle() | 隨機(jī)排列一個(gè)序列 |
| rand() | 從均勻分布中抽取樣本 |
| randint() | 根據(jù)給定值，從低到高抽取隨機(jī)整數(shù) |
| randn() | 從均值為0方差為1的正態(tài)分布中抽取樣本 |
| binomial() | 從二項(xiàng)分布中抽取樣本 |
| normal() | 從正態(tài)高斯分布中抽取樣本 |
| beta() | 從beta分布中抽取樣本 |
| chisquare() | 從卡方分布中抽取樣本 |
| gamma() | 從伽馬分布中抽取樣本 |
| uniform() | 從均勻[0,1)分布總抽取樣本 |
Reference：
《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》
