python的numpy库的unique()函数，用于查找数组的唯一元素，即对数组元素去重，重复的元素只保留一个，并返回排序后的数组。numpy.unique()返回沿指定轴去重后的数组。a：必选，需要去重的数组或元组或列表。return_index：可选，bool，表示是否返回去重后元素在原始数组第1次出现的索引；return_inverse：可选，bool，表示是否返回原始数组元素在去重后数组

python的numpy库的fabs()函数用于计算多维数组的每个元素的绝对值，绝对值都为浮点数，并且不能计算复数的绝对值，速度会比abs()快。numpy.fabs()对数组的每个元素(非复数)计算绝对值，并且绝对值为浮点数，返回ndarray数组或标量。x：必选，array-like需计算绝对值的数字数组，可以是ndarray或类ndarray(比如元组、列表等)或标量，不能为复数；out：可

python的numpy库的meshgrid()函数用于生成网格点的坐标矩阵。返回坐标向量中的坐标矩阵列表。x1，x2，…，xn，表示网格坐标的一维数组；默认为True，表示复制原始数组的视图，False则不复制，直接返回原始数组的视图；默认为False，表示不返回稀疏矩阵，True表示返回稀疏矩阵；用于指定输出的网格数组的索引顺序，该参数的取值可以是’xy’或’ij’；

python的numpy库的savez()函数，将多个数组保存到npz文件中。numpy.savez(file)，一次可以保存多个数组到npz文件中，可以保存任意维度的numpy数组，不限于一维和二维。保存numpy数组的结构，取出时shape和dtype与保存时的shape和dtype一致。一次可以保存多个numpy数组，每次保存会覆盖之前文件中存在的内容。保存的数组通过位置或关键字参数进行保存

python的numpy库的cumprod()函数，用于获取数组沿指定轴每个位置的累计积(cumulative product)。本文的累计积是指第1个数到第n个数的积。比如数组a=[a1,a2,a3,a4,a5]，那么第1个数的累计积为a1，第2个数的累计积为a1*a2，第3个数的累计积为a1*a2*a3，依次类推。np.cumprod()函数返回的是每个位置的当前元素的累计积。

python的numpy库的sqrt()函数用于计算数组各元素的平方根，相当于arr**0.5。numpy.sqrt()对数组的每个元素计算平方根，返回每个元素的非负平方根，即如果是负数和复数，则返回元素的复数。x：必选，array-like需计算平方根的数组，可以是ndarray或类ndarray(比如元组、列表等)或标量；out：可选，ndarray存储平方根结果的数组。若提供，则需为ndar

在一组数据中，每个数据与这组数据的平均数的差的平方的平均数，称为方差(variance)。方差用于描述一组数据偏离平均数的情况，一组数据的方差越大，则数据的波动越大；一组数据的方差越小，则数据的波动越小。比如，X和Y两个人的5次考试成绩中，X为：50，100，100，35，50，平均成绩E(X)=67；Y为：65，66，67，68，69，平均成绩E(Y)=67。平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的

python的numpy库的mean()函数，用于计算沿指定轴(一个轴或多个轴)的算术平均值。返回数组元素的平均值。长度为0的数组的mean为nan。等效于对指定轴求后，然后除以轴大小，即为其平均值。a：必选，array_like，数组或列表或元组，表示需要计算平均数的元素的数组。axis：可选，默认为None，整数或整数元组，表示需要计算平均值的一个或多个轴。

在一组数据中，每个数据与这组数据的平均数的差的平方的平均数，称为方差(variance)。方差用于描述一组数据偏离平均数的情况，一组数据的方差越大，则数据的波动越大；一组数据的方差越小，则数据的波动越小。比如，X和Y两个人的5次考试成绩中，X为：50，100，100，35，50，平均成绩E(X)=67；Y为：65，66，67，68，69，平均成绩E(Y)=67。平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的

python的numpy库的mean()函数，用于计算沿指定轴(一个轴或多个轴)的算术平均值。返回数组元素的平均值。长度为0的数组的mean为nan。等效于对指定轴求后，然后除以轴大小，即为其平均值。a：必选，array_like，数组或列表或元组，表示需要计算平均数的元素的数组。axis：可选，默认为None，整数或整数元组，表示需要计算平均值的一个或多个轴。