杂项例程

性能调整

setbufsize（尺寸）	设置 ufunc 中使用的缓冲区的大小。
getbufsize()	返回 ufunc 中使用的缓冲区的大小。

内存范围

shares_memory(a, b, /[, 最大工作量])	确定两个数组是否共享内存。
may_share_memory(a, b, /[, 最大工作量])	确定两个数组是否可以共享内存
byte_bounds（A）	返回指向数组端点的指针。

数组混入

lib.mixins.NDArrayOperatorsMixin()

Mixin 使用 __array_ufunc__ 定义所有运算符特殊方法。

NumPy 版本比较

lib.NumpyVersion（v字符串）

解析并比较 numpy 版本字符串。

公用事业

get_include()	返回包含 NumPy *.h 头文件的目录。
show_config（[模式]）	显示构建和使用 NumPy 的库和系统信息
show_runtime()	打印有关系统中各种资源的信息，包括可用的内在支持和正在使用的 BLAS/LAPACK 库
deprecate(*args, **kwargs)	发出 DeprecationWarning，向old_name的文档字符串添加警告，重新绑定old_name.__name__并返回新的函数对象。
deprecate_with_doc（消息）	弃用一个函数并将弃用内容包含在其文档字符串中。
broadcast_shapes（*参数）	将输入形状广播为单个形状。

类似 Matlab 的函数

who([vardict])	打印给定字典中的 NumPy 数组。
disp(mesg[,设备,换行])	在设备上显示消息。

异常和警告 ( numpy.exceptions)

NumPy 使用的一般异常。请注意，某些异常可能是特定于模块的，例如线性代数错误。

NumPy 新版本： 1.25

异常模块是 NumPy 1.25 中的新增功能。为了兼容性，旧的异常仍然可以通过主 NumPy 命名空间使用。

警告

ComplexWarning	将复杂数据类型转换为真实数据类型时引发警告。
VisibleDeprecationWarning	可见的弃用警告。

例外

AxisError（轴[，ndim，msg_prefix]）	提供的轴无效。
DTypePromotionError	无法将多个 DType 转换为通用 DType。
TooHardError	超出 max_work。

DType 类和实用程序 ( numpy.dtypes)

该模块是特定数据类型相关功能及其类的所在地。有关 dtype 的更多一般信息，另请参阅numpy.dtype数据 类型对象 (dtype)。

与内置types模块类似，该子模块定义了不直接广泛使用的类型（类）。

NumPy 新版本： 1.25

dtypes 模块是 NumPy 1.25 中的新增模块。以前，DType 类只能间接访问。

DType 类

以下是相应的 NumPy dtype 实例和 NumPy 标量类型的类。这些类可以在检查中使用isinstance，也可以实例化或直接使用。直接使用这些类并不常见，因为可以使用它们的标量对应项（例如np.float64）或类似的字符串。"float64"

团体	D类型类
布尔值	BoolDType
位大小的整数	Int8DType,,,,,,,,,,UInt8DType​Int16DType​UInt16DType​ Int32DType​UInt32DType​Int64DType​UInt64DType
C 命名的整数（可能是别名）	ByteDType,,,,,,,,,,,,,UByteDType​ShortDType​UShortDType​ IntDType​UIntDType​LongDType​ULongDType​ LongLongDType​ULongLongDType
浮点	Float16DType, Float32DType, Float64DType, LongDoubleDType
复杂的	Complex64DType, Complex128DType,CLongDoubleDType
弦乐	BytesDType,BytesDType
时代	DateTime64DType,TimeDelta64DType
其他的	ObjectDType,VoidDType