numpy库知识点总结
numpy库不具有的功能有numpy是Python中用于数值计算的一个库，提供了高性能的多维数组对象以及丰富的数学函数库。以下是numpy库的一些重要知识点总结：
1. 数组对象：
  - numpy中最重要的数据结构是ndarray（N-dimensional Array的缩写），可以用来表示多维数组。
  - 数组的维度称为轴（axis），轴的个数称为秩（rank）。
  - 数组的形状（shape）表示每个轴上的元素数。
  - 可以通过索引来访问数组元素，索引从0开始。
2. 创建数组：
  - 可以使用numpy提供的函数来创建数组，如np.array、np.zeros、np.ones、np.eye等。
  - 可以通过改变数组的形状来改变数组的维度，使用reshape函数。
3. 数组操作：
  - 可以通过算术运算符对数组进行元素级别的操作，如加减乘除。
  - 可以使用numpy提供的函数对数组进行聚合运算，如求和、平均值、最大值、最小值等。
  - 可以对数组进行切片和索引操作，获取数组的子集。
4. 数学函数：
  - numpy提供了丰富的数学函数库，如三角函数、指数函数、对数函数、四舍五入等。
  - 可以使用这些函数对数组进行元素级别的操作，得到一个新的数组。
5. 数组排序：
  - 可以使用numpy提供的函数对数组进行排序，如np.sort、np.argsort等。
  - 可以指定排序的轴和排序的方式，得到一个排序后的新数组。
6. 数组的广播：
  - numpy中的广播（broadcasting）是一种在不同形状的数组之间进行计算的方法。
  - 当两个数组的形状不一致时，可以通过广播机制使其形状相容，然后进行计算。
7. 线性代数运算：
  - numpy提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、求逆、求特征值等。
  - 可以使用这些函数对数组进行线性代数运算，得到一个新的数组。
这些是numpy库的一些重要知识点，掌握了这些知识，可以在数值计算方面更加高效地使用numpy库。

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