numpy通用函数

函数 描述
np.abs 绝对值
np.sqrt 开根
np.square 平方
np.exp 计算指数(e^x)
np.log，np.log10，np.log2，np.log1p 求以e为底，以10为低，以2为低，以(1+x)为底的对数
np.ceil 向上取整，比如5.1会变成6，-6.9会变成-6
np.floor 向下取整，比如5.9会变成5，-6.1会变成-7
np.rint，np.round 四舍六入五成偶
np.modf 将整数和小数分隔开来形成两个数组
np.isnan 判断是否是nan
np.isinf 判断是否是inf
np.cos，np.cosh，np.sin，np.sinh，np.tan，np.tanh 三角函数

有两个自变量的函数
函数 描述
np.add 加法运算（即1+1=2），相当于+
np.subtract 减法运算（即3-2=1），相当于-
np.negative 负数运算（即-2），相当于加个负号
np.multiply 乘法运算（即2 3=6），相当于
np.divide 除法运算（即3/2=1.5），相当于/
np.floor_divide 取整运算，相当于//
np.mod 取余运算，相当于%
greater,greater_equal,less,less_equal,equal,not_equal >,>=,<,<=,=,!=的函数表达式
logical_and &的函数表达式
logical_or \

上述inf代表无穷数，以下是nan和inf表述

nan与inf介绍
nan：not a number 表示不是一个数字，属于浮点类。
inf：np.inf 表示正无穷，-np.inf表示负无穷，属于浮点类。
NaN特点
nan与inf都是float类型

两个nan是不相等的np.nan == np.nan # False
np.nan与任何数值计算都是nan
np.nan与任何值计算都是nan所以在运算时，会带来较大的误差。一般我们都会将其处理掉。

如何处理nan
直接删除缺失值所在行，但是当数据量较小时，这样处理会有影响整体的数据。更优雅的做法，是当求和时，将np.nan处理为0；当求均值时，将np.nan处理为非nan的均值。

方法 描述
sum 沿着轴向计算所有元素的累和，0长度的数组，累和为0
mean 数学平均，0长度的数组平均值为NaN
max,min 最大值和最小值
argmax,argmin 最大值和最小值的位置
std，var 标准差和方差
ptp 极值
cumsum 从0开始元素累积和
median 中值

索引变成序列，按序列标号序列进行排序