NumPy教程-numpy.std()在Python中的使用
Python的numpy模块提供了一个名为numpy.std()的函数，用于沿指定轴计算标准差。这个函数返回数组元素的标准差。从平均平方偏差（从均值计算得出）的平方根，被称为标准差。默认情况下，标准差是针对展平的数组计算的。通过x.sum()/N，通常计算平均平方偏差，其中N=len(x)。
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NumPy教程-numpy.meshgrid()在Python中的使用
Python的numpy模块提供了meshgrid()函数，用于根据给定的表示矩阵索引或笛卡尔索引的一维数组创建一个矩形网格。MATLAB在一定程度上启发了meshgrid()函数。通过坐标向量，meshgrid()函数返回坐标矩阵。
NumPy教程-numpy.ndarray.flatten()在Python中的使用
在Python中，有些情况下我们需要得到一个一维数组，而不是一个二维或多维数组。为了实现这个目的，numpy模块提供了一个名为 numpy.ndarray.flatten() 的函数，它返回一个将数组展平为一维数组的副本，而不是二维或多维数组。
NumPy教程-numpy.clip()在Python中的使用
在Python的numpy模块中，有一个用于对数组中的值进行裁剪的函数叫做numpy.clip()。在clip()函数中，我们将传递一个区间，超出区间的值将被裁剪为区间的边界。
NumPy教程-numpy.loadtxt()在Python中的使用
Python的numpy模块提供了一个函数用于从文本文件中加载数据。numpy模块提供了loadtxt()函数，用于快速读取简单的文本文件。注意：在文本文件中，每一行必须具有相同数量的值。
NumPy教程-numpy.dot()在Python中的使用
Python的numpy模块提供了一个函数用于执行两个数组的点积。
NumPy教程-numpy.ndarray.tolist()在Python中的使用
numpy模块提供了一个名为numpy.ndarray.tolist()的函数，用于将数组的数据元素转换为列表。此函数将数组作为一个a.ndim-级别深度嵌套的Python标量列表返回。
NumPy教程-numpy.unique()在Python中的使用
Python的numpy模块提供了一个用于在numpy数组中查找唯一元素的函数。numpy.unique()函数用于查找数组的唯一元素，并将这些唯一元素返回为一个排序过的数组。除了唯一元素外，还有一些可选的输出，如下所示：
NumPy教程-numpy.mean()在Python中的使用
算术平均值是沿着轴的元素之和除以元素的数量。numpy.mean() 函数用于计算沿指定轴的算术平均值。该函数返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值是在平铺的数组上计算的。对于整数输入，使用 float64 作为中间和返回值，对于浮点数输入，返回值与输入 dtype 相同。
NumPy教程-numpy.transpose()在Python中的使用
numpy.transpose() 函数是矩阵乘法中最重要的函数之一。该函数对给定数组的维度进行置换或保留，并返回修改后的数组。numpy.transpose() 函数将行元素变为列元素，将列元素变为行元素。该函数的输出是原始数组的修改版本。
