NumPy Advanced: Enthüllung der Geheimnisse von Datenoperationen

Rundfunk und allgemeine Funktionen

Broadcasting ist ein Kernkonzept von NumPy, das die Durchführung elementweiser Operationen an Skalaren oder Arrays mit anderen Arrays unterschiedlicher Form ermöglicht. Universelle Funktionen (ufuncs) sind vordefinierte Funktionen, die auf jedes Element eines Arrays angewendet werden. Durch die Kombination von Broadcasts und Ufuncs kann eine effiziente und präzise Datenmanipulation erreicht werden.

Universelles Funktionsbeispiel:

• Vektorisierte Multiplikation: np.multiply(A, B)
• Elementvergleich:np.greater(A, B)
• MatheOperationen:np.sin(x)

Erweiterte Indizierung und Slicing

Erweiterte Indizes und Slicing bieten flexiblen Datenzugriff über die Standardindizierung hinaus. Die boolesche Indizierung wählt Elemente aus, die bestimmte Kriterien erfüllen, während die ausgefallene Indizierung und das erweiterte Slicing die Indizierung von Elementen auf mehreren Achsen mithilfe von Arrays oder Listen ermöglichen.

Beispiel für eine erweiterte Indizierung:

• Boolescher Index: A[A > 5]
• Ausgefallener Index:A[np.array([0, 2, 4])]
• Erweitertes Schneiden:A[::2, 1::2]

Array-Aggregation und -Reduktion

Aggregationsfunktionen werden verwendet, um Daten in einem Array zu gruppieren oder zusammenzufassen. Die Reduktionsfunktion reduziert die Elemente in einem Array auf einen einzelnen Skalarwert. Zu den gängigen Aggregatfunktionen gehören:

• Summe: np.sum()
• Durchschnitt: np.mean()
• Maximalwert: np.max()
• Mindestwert: np.min()

Sortieren nach eindeutigen Werten

Der

sort-Algorithmus sortiert die Elemente eines Arrays, während die Funktion „Einzigartiger Wert“ einen Satz der eindeutigen Elemente im Array zurückgibt. Diese Funktionen sind sehr nützlich für die Datenanalyse und die Datenbereinigung.

Sortierbeispiel:

• Array sortieren:np.sort(x)
• Entlang einer bestimmten Achse sortieren: np.sort(A, axis=1)

Einzigartiges Wertbeispiel:

• Eindeutige Werte finden: np.unique(A)
• Eindeutige Werte zählen:np.unique(A, return_counts=True)

Kombination aus Broadcasting, erweiterter Indizierung und Aggregation

Kombinieren Sie Broadcasting, erweiterte Indizierung und Aggregation, um komplexe Datenoperationen zu realisieren. Sie können beispielsweise bestimmte Zeilen oder Spalten in einem Array summieren oder Elemente zählen, die eine bestimmte Bedingung erfüllen.

Beispiel:

• Summiere jede Spalte: np.sum(A, axis=0)
• Durchschnittliche boolesche Indexelemente: np.mean(A[A > 5])

Leistungsoptimierung

Durch die Nutzung der Vektorisierung, Übertragung und effizienten zugrunde liegenden Implementierung von NumPy können Sie die Leistung von Datenoperationen optimieren. Weitere Tipps zur Leistungsoptimierung sind:

• Vermeiden Sie das Erstellen unnötiger Kopien
• Verwenden Sie Array-Ausdrücke anstelle von Schleifen
• Verwendung der optimierten Ufunc von NumPy

Weitere erweiterte Funktionen

NumPy bietet auch andere erweiterte Funktionen, wie zum Beispiel:

• Array-Übertragung
• Ausgefallener Index
• Lineare Algebra-Operationen
• Zufallszahlengenerierung

Anwendungsfälle

NumPys fortschrittliche Techniken sind in einer Vielzahl von Anwendungen nützlich, darunter:

• Datenanalyse und Mining
• Wissenschaftliches Rechnen
• Bildbearbeitung
• Maschinelles Lernen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumPy Advanced: Enthüllung der Geheimnisse von Datenoperationen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!