numpyのライブラリ関数一覧を少しずつ入れていく - a編

初投稿です。

pythonで数値計算系で最も使いそうなライブラリであるnumpyをひととおりカバーできるようになるためにnumpyの関数が何の役割をするか書き込んでいきます。
numpyの関数一覧がこのリンク先にあったけど、かなりの数があります。

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/python/basicstats.html

とりあえず小文字スタートで順に入れていきます。まずはaから
?のついたものは使い方をつかめなかったもの

　np.abs  絶対値
　np.absolute　絶対値。absと同じ
　np.absolute_import  ?
　np.add       足し算
　np.add_docstring　　numpyに文字を追加する?ではないぽい (obj,string)
　np.add_newdoc    ?
　np.add_newdoc_ufunc   ?
　np.alen 　普通にlen()をつかうのと同じ
　np.all     すべてが()内の条件を満たすかどうかをチェック。==での比較の場合可能であればブロードキャストされてから比較。
　　https://note.nkmk.me/python-numpy-condition/
　np.allclose      ()内の2つのarrayが完全一致化かどうかを返す
　　https://algorithm.joho.info/programming/python/numpy-allclose/
　np.alltrue     ()内のarrayがすべてtrueか
　np.amax     最大値を返す
　np.amin      最小値を返す
　np.angle　()内に複素数の値を与えて実部と虚部から角度を出す
　np.any    ()内の条件を一つでも満たすかどうかチェック allと関係
　np.append       末尾または先頭に値や配列を追加
　　https://note.nkmk.me/python-numpy-append/
　np.apply_along_axis　2次元配列で軸に沿って決まった関数計算をやる(my_func, 0, b) bが2次元配列、0なのでたて方向、my_funcに関数を定義
　　https://qiita.com/Moby-Dick/items/f7603456260a80fd5ee3
　np.apply_over_axes  これも軸に沿って関数をあてはめる。along_axisと違った形で
　　https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.apply_over_axes.html
　np.arange     連番を作る
　np.arccos　　アークコサイン　　ここからarc*は三角関数の逆関数
　np.arccosh      アークハイパボリックコサイン
　np.arcsin   アークサイン
　np.arcsinh　アークコサイン
　np.arctan      アークタンジェント
　np.arctan2         アークタンジェントだがarctanよりマイナスに対応
　　http://nomoreretake.net/2013/10/21/arctan2/
　np.arctanh　アークハイパボリックタンジェント
　np.argmax    最大値のある位置(インデックス)
　np.argmin     最小値のある位置(インデックス)
　np.argpartition　上位何件かのインデックスをとる。argsortより部分的にとる
　　https://biomedicalhacks.com/2020-03-20/numpy-pandas-10-tips/
　np.argsort  順位を値に入れる。２次元で特定の列を基準にソートしたい時に使う
　　https://note.nkmk.me/python-numpy-sort-argsort/
　np.argwhere   ()    条件を満たすインデックスをarrayにして返す
　　https://rennnosukesann.hatenablog.com/entry/2018/06/29/000000
　np.around　四捨五入
　np.array   リストをnumpyに変換。np.arrayにはそれのデフォルトを変えているnp.as*array関数が多数ある。np.arrayのデフォルトはcopy=True, order=“K”, subok=False
　np.array2string    arrayを文字列に変換
　np.array_equal    (a,b)でaとbが全く同じかチェック。shapeが異なれば必ずFalseを返す。
　np.array_equiv    (a,b)でaとbが全く同じかチェック。array_equalと異なり可能であればブロードキャストされてから比較。np.all(a == b)と同じ。
　np.array_repr     arrayを文字列にする。array2stringに似ているが頭にarrayがつく
　np.array_split　arrayを等分割する。splitと違い偶数でなくても調整してくれる。
　　https://note.nkmk.me/python-numpy-split/
　np.array_str    文字列に変換array2stringと同じか
　np.asanyarray  ?
　np.asarray　　np.arrayでcopy=False。np.arrayとの違いはコピーするのではなく同一メモリにつなぐ点
　np.asarray_chkfinite 　基本はnp.arrayと同じだが、infやnanがあるとエラーを出す
　np.ascontiguousarray  np.arrayでcopy=False,order=“C” np.asarrayと同種だがメモリ格納の順番が違う。使用バイト数や計算速度に影響。CはC言語並び
　np.asfarray　文字列数字で入力したリストを数値としてarrayに入れる
　　http://arduinopid.web.fc2.com/Q5-10.html
　np.asfortranarray　np.arrayでcopy=False,order=“F”  np.asarrayと同種だがメモリ格納の順番が違う。使用バイト数や計算速度に影響。FはFortran順列
　　https://ja.coder.work/so/python/759098
　np.asmatrix     matrixとして配列をいれる。行列演算に対応しやすい
　　https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.asmatrix.html      　np.asscalar　要素数が１つの配列をスカラーにする
　　https://qiita.com/shiro-kuma/items/5aa2b4402d50b8791b8b
　np.atleast_1d　　ndarrayの次元数を最低でも1になるように調整
　np.atleast_2d　　ndarrayの次元数を最低でも2になるように調整
　　https://minus9d.hatenablog.com/entry/2017/05/31/215512
　np.atleast_3d　　ndarrayの次元数を最低でも3になるように調整
　np.average      平均を出す。軸を指定可
https://qiita.com/HidKamiya/items/cdc7a6ccdc076031f753

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