数组排序、去重、聚合（sum/mean/max）的常用写法？

排序：

import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2, 3, 1])
np.sort(a)                 # 返回排序后的新数组 [1 1 2 3 3]，不改原数组
a.sort()                   # 原地排序
idx = np.argsort(a)        # 返回排序后的索引，用于"按另一数组顺序取"或取 top-k
np.argsort(a)[-3:]         # 最大的 3 个元素的位置

# 二维按某列排序
X = np.array([[3, 9], [1, 7], [2, 8]])
X[X[:, 0].argsort()]       # 按第一列升序排整行

去重：

np.unique(a)               # 去重+排序 [1 2 3]
np.unique(a, return_counts=True)  # 去重并返回每个值出现次数

聚合（重点掌握 axis）：

M = np.arange(12).reshape(3, 4)
M.sum()                    # 所有元素和
M.sum(axis=0)              # 每列求和（沿行方向压缩）-> 长度=列数
M.mean(axis=1)             # 每行均值 -> 长度=行数
M.max(axis=0, keepdims=True)  # keepdims 保留维度，方便广播
np.cumsum(a)               # 前缀和
np.cumprod(a)              # 前缀积

区分两个 max：

np.max(M)                  # 整个数组最大值（同 M.max()）
np.maximum(M, 0)           # 逐元素取较大（ReLU 就靠它），不是聚合

常用技巧： top-k 用 np.argsort(a)[-k:]；按条件统计用 (a > 5).sum()（布尔值求和即计数）；分布统计用 np.histogram、np.percentile。