numpy中的通用函数有哪些？并举出每个通用函数的代码例子

numpy中的通用函数包括：

数学函数

代码例子：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([5, 6, 7, 8])

# 绝对值
print(np.abs(x))

# 平方根
print(np.sqrt(x))

# 自然指数
print(np.exp(x))

# 对数
print(np.log(x))

# 乘方
print(np.power(x, 2))

# 正弦函数
print(np.sin(x))

# 余弦函数
print(np.cos(x))

# 反正切函数
print(np.arctan(x))

# 最大值
print(np.maximum(x, y))

# 最小值
print(np.minimum(x, y))

统计函数

代码例子：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])

# 均值
print(np.mean(x))

# 中位数
print(np.median(x))

# 标准差
print(np.std(x))

# 方差
print(np.var(x))

# 最大值
print(np.max(x))

# 最小值
print(np.min(x))

# 和
print(np.sum(x))

# 累积和
print(np.cumsum(x))

# 累积积
print(np.cumprod(x))

逻辑函数

代码例子：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([5, 6, 7, 8])

# 大于
print(np.greater(x, y))

# 大于等于
print(np.greater_equal(x, y))

# 小于
print(np.less(x, y))

# 小于等于
print(np.less_equal(x, y))

# 等于
print(np.equal(x, y))

# 不等于
print(np.not_equal(x, y))

# 逻辑与
print(np.logical_and(x > 2, y < 7))

# 逻辑或
print(np.logical_or(x > 2, y < 7))

# 逻辑非
print(np.logical_not(x > 2))

数组操作函数

代码例子：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([5, 6, 7, 8])

# 拼接
print(np.concatenate((x, y)))

# 分裂
print(np.split(x, 2))

# 转置
print(np.transpose([x, y]))

# 改变形状
print(np.reshape(x, (2, 2)))

# 扁平化
print(x.flatten())

# 增加维度
print(np.expand_dims(x, axis=1))

# 重复
print(np.repeat(x, 3))

# 堆叠
print(np.hstack((x, y)))

线性代数函数

代码例子：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
print(np.dot(x, y))

# 矩阵转置
print(np.transpose(x))

# 逆矩阵
print(np.linalg.inv(x))

# 行列式
print(np.linalg.det(x))

# 特征值和特征向量
print(np.linalg.eig(x))

# 矩阵求和
print(np.sum(x))

# 矩阵求积
print(np.prod(x))

# 矩阵的迹
print(np.trace(x))

# 矩阵范数
print(np.linalg.norm(x, ord=2))