Python的numpy模块提供了一个名为numpy.pad()的函数，用于在数组中执行填充。这个函数有几个必需和可选的参数。

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Python的numpy模块提供了一个名为numpy.average()的函数，用于沿指定轴计算加权平均值。

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在某些情况下，我们需要对数组进行排序以进行计算。为此，Python的numpy模块提供了一个名为numpy.sort()的函数。这个函数会给出源数组或输入数组的一个排序副本。

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Python的numpy模块提供了一个名为numpy.histogram()的函数。这个函数用于表示与一组值范围进行比较的值的频率。这个函数类似于matplotlib.pyplot中的hist()函数。

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Python的numpy模块提供了一个名为numpy.empty()的函数。该函数用于创建一个未初始化的给定形状和类型的数组。与numpy.zeros()一样，numpy.empty()函数不会将数组值设置为零，并且比numpy.zeros()函数要快得多。这个函数要求用户手动设置数组中的所有值，应谨慎使用。

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Python的numpy模块提供了一个名为numpy.diff的函数，用于计算沿给定轴的第n个离散差分。如果'x'是输入数组，则第一个差分由out[i]=x[i+1]-a[i]给出。我们可以使用递归来计算更高的差分。Python的numpy模块提供了一个名为numpy.diff的函数，用于计算沿给定轴的第n个离散差分。如果'x'是输入数组，则第一个差分由out[i]=x[i+1]-a[i]给出。我们可以使用diff递归地计算更高的差分。

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在许多情况下，数组的大小过大时，从中找出最大元素需要太长时间。为此，Python的numpy模块提供了一个名为numpy.argmax()的函数。该函数返回最大值的索引以及指定的轴。

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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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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。

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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。

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