Numpy 기본 레퍼런스

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/

Numpy object 인지 type check하기

type(a).__module__ == np.__name__ True

https://stackoverflow.com/questions/12569452/how-to-identify-numpy-types-in-python

잘 모르는 유용한 method

• np.triu: upper triangle matrix를 만든다.( == lower triangle을 0으로 만든다)
• np.tril: lower triangle matrix를 만든다.( == lower triangle을 0으로 만든다)np.cumprod: 주어진 axis로 cumulative product를 한다.np.dot: dot product를 한다.np.flipud: matrix의 위와 아래를 대칭으로 뒤집는다.
• np.fliplr: matrix의 왼쪽과 오른쪽을 대칭으로 뒤집는다.
• np.roll : element를 1개씩 뒤로 보낸다https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.roll.html
• np.isin : element wise로 특정 element가 다른 matrix안에 들어있는지 확인한다.https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.isin.html
• np.tile : 내가원하는 방향으로 matrix를 확장복사한다.(repmat)https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tile.html
• np,array_split
• np.digitize: Quantization fucntion.right = False --> In edge case, the right point doesn't included to the left side.https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.digitize.html
• np.percentile: Piece-wise Linear interpolationhttps://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.percentile.html

d = np.array([-5,-5,-5,-5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 3])print(np.percentile(a=d, q=[0, 22, 33, 66, 77, 100], interpolation='linear'))print(np.percentile(a=d, q=[0, 22, 33, 66, 77, 100], interpolation='midpoint'))

매틀랩 유저를 위한 Numpy 메뉴얼

http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html