Numpy：高效率建構陣列的利器

Numpy：快速建立陣列的利器

Numpy（Numerical Python）是Python中常用的科學計算庫之一，它提供了高效的多維數組物件以及對應的操作函數，可以進行大規模資料的運算，同時也是許多其他科學計算庫的基礎。在資料科學、機器學習、深度學習等領域中，numpy的高效數組操作是不可或缺的，而使用numpy快速創建數組更是其中的重要功能。

numpy提供了多種方法用於建立數組，以下是一些常用的方法，同時也附帶具體的程式碼範例。

1. 使用python列表建立陣列
   使用np.array()函數，可以將一個python列表轉換成一個numpy陣列。

   import numpy as np
   
   list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
   array1 = np.array(list1)
   print(array1)

   輸出結果：

   [1 2 3 4 5]

2. 使用numpy提供的函數建立特定類型的陣列
   例如，使用np.zeros()函數可以建立一個全零數組，使用np.ones()函數可以建立一個全一數組，使用np.arange()函數可以建立一個等差數組數組。

   import numpy as np
   
   # 创建全零数组
   zero_array = np.zeros((2, 3))
   print(zero_array)
   
   # 创建全一数组
   ones_array = np.ones((2, 3))
   print(ones_array)
   
   # 创建等差数列数组
   arange_array = np.arange(1, 10, 2)
   print(arange_array)

   輸出結果：

   [[0. 0. 0.]
    [0. 0. 0.]]
   
   [[1. 1. 1.]
    [1. 1. 1.]]
   
   [1 3 5 7 9]

3. 使用numpy提供的隨機函數建立隨機數組
   numpy提供了多種隨機函數，可以用於建立各種類型的隨機數組。

   import numpy as np
   
   # 创建随机数组
   random_array = np.random.random((2, 3))
   print(random_array)
   
   # 创建随机整数数组
   randint_array = np.random.randint(1, 10, (2, 3))
   print(randint_array)
   
   # 创建服从正态分布的随机数组
   normal_array = np.random.normal(0, 1, (2, 3))
   print(normal_array)

   輸出結果：

   [[0.95013914 0.51356046 0.59365896]
    [0.60093207 0.66674617 0.41265148]]
   
   [[9 5 7]
    [2 3 5]]
   
   [[ 0.0748576  -0.3003907   0.89676223]
    [ 0.11659403 -0.45642916 -2.63455294]]

4. 使用numpy提供的特殊函數建立特殊陣列
   numpy提供了一些特殊函數用於建立特殊類型的數組，如np.eye()可以建立單位矩陣、np.linspace()可以建立均勻間隔的陣列。

   import numpy as np
   
   # 创建单位矩阵
   eye_array = np.eye(3)
   print(eye_array)
   
   # 创建均匀间隔的数组
   linspace_array = np.linspace(0, 1, 5)
   print(linspace_array)

   輸出結果：

   [[1. 0. 0.]
    [0. 1. 0.]
    [0. 0. 1.]]
   
   [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

透過上述幾種常用方法，我們可以快速建立各種類型的陣列。在實際應用中，使用numpy快速建立陣列可以大幅提高資料處理的效率，同時也提升了程式碼的可讀性和可維護性。因此，對於Python資料科學家和機器學習工程師來說，熟練numpy數組的快速創建方法是必不可少的基本技能。

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