4.2 通用函数：快速的元素级数组函数
通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。
1）一元（unary）ufunc，如，sqrt和exp函数
2）二元（unary）ufunc，可接受2个数组，并返回一个结果数组，如add或maximum函数
3）部分ufunc可返回多个数组，如modf，是Python内置函数divmod的矢量化版本，可返回浮点数数组的整数部分和小数部分：
4）Ufuncs可以接受一个out可选参数，这样就能在数组原地进行操作。
列举部分一元和二元ufunc
4.3 利用数组进行数据处理
numpy提供的numpy.meshgrid()函数可以让我们快速生成坐标矩阵X，Y。
语法：X,Y = numpy.meshgrid(x, y)
输入的x，y，就是网格点的横纵坐标列向量（非矩阵）
输出的X，Y，就是坐标矩阵。
（1）将条件逻辑表述为数组运算 - Numpy.where函数
numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。numpy.where(condition, result1, reult2)，如果condition为真值，则输出result1，如果condition为False值，则输出result2。示例：
假设我们有如上一个布尔数组和两个值数组，现根据cond中的值选取xarr和yarr值，也即：当cond中为True时，选取xarr的值，否则从yarr中选取。
Ps：在数据分析工作中，where通常用于根据一个数组生成一个新数组。
如，希望将一个由随机数据组成的矩阵中，所有的正值替换为2，所有负值替换为-2，则实现如下：
此外，np.where 可以将标量和数组结合使用，如仅将arr中的正值替换为2，其余保持不变：
（2）数学和统计方法
可通过数组上的一组数学函数，对整个数组或某个轴向的数据进行统计计算。sum、mean及标准差std等聚合计算（aggreation，通常叫约简-reduction）既可当作数组的实例方法调用，也可以当作*NumPy函数使用。
Ps：mean和sum这类函数可接受一个axis选项参数，用于计算该轴向上的统计值，最终结果是一个少一维的数组。
关于NumPy数组轴的理解，参见：https://www.cnblogs.com/ElonJiang/p/11626851.html
arr.mean(axis = 1) 是指沿列方向折叠聚合求每一行的平均值；
arr.sum(axis = 0) 是指沿行方向折叠聚合求每一列的和。
arr.cumsum和arr.cumprod分别用于求所有元素的累计和，以及累计积。同样适用于多维数组：
列出全部的基本数组统计方法：
（3）用于布尔型数组的方法
1）布尔型数组中的sum方法
在上面（2）所列出的方法中，布尔值会被强制转换为1（True）和0（False），故，sum经常被用来对布尔型数组中的True值计数：
2）布尔型数组中的any和all方法
any用于测试数组中是否存在一个或多个True；all用于检查数组中所有值是否都是True
Ps：any和all方法也可用于非布尔类型数组，所有非0元素将会被当作True。
（4）排序
NumPy数组，跟Python内置的列表类型一样，可以通过sort方法就地排序。
一维数组：
多维数组（可在任何一个轴向进行排序，只需将轴编号传给sort即可）：
Ps：*方法 np.sort()返回的是数组的已排序副本，但前述arr.sort()是就地排序会修改数组本身。
排序的经典应用：
计算数组分位数，最简单方法是对数组进行排序，然后取特定位置的值即可，示例如下。
（5）唯一化及其他的集合逻辑
NumPy提供了一些针对一维ndarray的基本集合运算。
1）np.unique，最常用的基本集合运算方法，用于找出数组中的唯一值并返回已排序的结果。
2）np.in1d，用于测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格，返回一个布尔型数组。
NumPy中的集合函数：
4.4 用于数组的文件输入输出
NumPy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据，此处仅学习NumPy的内置二进制格式（通常更多用户会使用pandas或其他加载文本或表格数据，见第6章）
（1）np.save和np.load函数
np.save函数，用于在磁盘上写入数组数据，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy的文件中。
np.load函数，用于从磁盘上读取数组数据。
（2）np.savez函数
np.savez函数，可将多个数组保存到一个未压缩的文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可。
加载 .npz文件时，会得到一个类似字典的对象，该对象会对各个数组进行延迟加载。
4.5 线性代数（不完整，待需要之时深入学习）
线性代数，如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等，是任何数组库的重要组成部分。
（1）矩阵乘法numpy.dot函数，既是一个数组方法，也是numpy命名空间中的一个函数
x.dot(y) 等价于 np.dot(x, y)
numpy.linalg中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的函数，常用的numpy.linalg列出如下：
该部分涉及较多线性代数的数学知识，故其余的在业务需要之时，结合案例学习。
4.6 伪随机数生成
numpy.random模块对Python内置的random进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数。
称之为“伪随机函数”，是因为它们都是通过 算法基于 随机数生成器种子，在确定性的条件下生成的。
可通过NumPy的np.random.seed更改随机数生成种子：
numpy.random的数据生成函数，使用了全局的随机种子。
要避免全局状态，可使用np.random.RandomState创建一个与其它隔离的随机数生成器：
部分numpy.random中的函数：
4.7 示例：随机漫步
随机漫步理论参考：https://blog.csdn.net/Da___Vinci/article/details/82958297
（1）简单的随机漫步：从0开始，步长1和-1等概率出现
关于random.randint函数，参见：https://www.cnblogs.com/ElonJiang/p/11627717.html
基于所得的数据，沿漫步路径做一些统计工作，如求最大值和最小值：
继续求1000个随机漫步值生成的折线图：
Ps：稍复杂的统计任务——计算首次穿越时间，即随机漫步过程中第一次到达某个特定值的时间
假设，统计本次随机漫步需要多久才能距离初始0点至少10步远（任一方向均可）
其中，函数 .argmax()，返回的是该布尔型数组（np.abs(walk)>=10）第一个最大值的索引（True就是最大值）。
（2）一次模拟多个随机漫步
示例，模拟5000个随机漫步过程。
（关于np.random.randint函数，参见：https://www.cnblogs.com/ElonJiang/p/11627717.html）
进行随机漫步过程最大值和最小值的统计：
统计30或-30的最小穿越时间：
1）先用any方法进行检查
2）用该布尔类型数组选出穿越了30（abs绝对值）的随机漫步（行），调用argmax在轴1上获取穿越时间