随机从(数组/范围)中选出元素
np.random.choice([np数组], [选出多少个元素])
m=np.random.choice([-100,100,11,22,33,44,55],6)
print(m)
[-100 -100 44 33 33 22]
np.random.choice([范围数值],[选出多少个元素])
m=np.random.choice(500,6)
print(m)
[ 78 345 373 13 127 289]
创建一个行数*列数大小的随机数组
np.random.randn([行数], [列数])
创建一个与x维度一样的数组，并用0填充
np.zeros_like(x)
创建一个大小为x并用0填充的数组
np.zeros([数组长度])
创建并指定数组数据类型
（很有必要，因为如果是整型，会把符点数抹平，如果再对这个数进行运算比如x^3，那计算结果会相差很大
np.array([np数组],dtype=np.float32)
转置操作（就是列与行互换）
numpy.ndarray.T
矩阵元素相乘（不同于矩阵相乘）
numpy.ndarray*numpy.ndarray或np.multiply([np数组],[np数组]...)
>>> np.multiply(a1, b1), np.multiply(a2, b2) # 对应元素相乘
(array([[ 1, 4, 9],
[ 4, 10, 18]]), array([1, 4, 9]))
矩阵相乘
np.dot([np数组],[np数组]...)
