下面是一些有用的NumPy函数和方法名称的列表，这些名称按类别排序。如果你的目标是将来做算法相关工作，想写出高性能的代码，或者目前工作中对算法的求解时间要求苛刻，那么熟练使用这些方法便很有必要。最好知道每个方法的计算复杂度，根据具体问题定制选择某个特定的方法。

1 数组创建

arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r_, zeros, zeros_like

2 转换

ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat

3 操纵

array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item, newaxis, ravel, repeat, reshape, resize, squeeze, swapaxes, take, transpose, vsplit, vstack

4 判断

all, any, nonzero, where

5 排序

argmax, argmin, argsort, max, min, ptp, searchsorted, sort

6 操作

choose, compress, cumprod, cumsum, inner, ndarray.fill, imag, prod, put, putmask, real, sum

7 基本统计

cov, mean, std, var

8 基本线性代数

cross, dot, outer, linalg.svd, vdot

有目共睹，NumPy包里的方法性能是很高的，一般比我们自己实现的要高效很多。

接下来，我们按照以上8个维度，结合工作中实际使用场景，共同讨论它们的高效使用之道。

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