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NumPy 入門指南:資料處理中的瑞士軍刀

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2024-03-30 11:31:17546瀏覽

NumPy 入门指南:数据处理中的瑞士军刀

NumPy(Numerical python)是一個強大的Python 函式庫,它提供了用於科學計算和資料處理的高級工具。它因其在處理多維數組(稱為 n 維數組)方面的能力而聞名,使其成為資料科學家、研究人員和工程師的首選工具。

安裝與導入

#要在 Python 中使用 NumPy,請使用 pip 安裝它:

pip install numpy

然後,在你的程式碼中導入它:

import numpy as np

基本資料型別

#NumPy 提供了多種數據類型來儲存不同類型的數據,包括:

  • 整數型別: int8、int16、int32 和 int64
  • 浮點類型: float16、float32 和 float64
  • 複數型別: complex64 與 complex128
  • 布林類型: bool

建立陣列

#NumPy 陣列是表示多維資料的物件。你可以使用以下方法建立陣列:

  • 從清單或元組: np.array()
  • #從標量值: np.full()np.ones()
  • #從檔案: np.loadtxt()
  • 使用NumPy 函數: np.arange()np.linspace()np.random.rand()

陣列運算

#NumPy 提供了廣泛的陣列操作函數,包括:

  • 算術運算: 加法 ( )、減法 (-)、乘法 (*) 和除法 (/)
  • 邏輯運算: 等於 (==)、不等於 (!=)、大於 (>) 和小於 (<)
  • 陣列運算: 求和、平均值、最大值和最小值
  • 布林遮罩: 從陣列中選擇元素

索引與切片

#你可以使用索引和切片來存取陣列中的元素:

  • 索引: 使用方括號 ([])
  • 切片: 使用冒號 (:)

廣播

廣播是 NumPy 的一項強大功能,它允許對不同形狀的陣列執行按元素操作。

其他有用功能

#除了陣列操作外,NumPy 還提供許多其他實用功能,包括:

  • 線性代數: 矩陣乘法、特徵值和特徵向量
  • 隨機數字產生: 產生各種分佈的隨機數字
  • 檔案輸入/輸出: 儲存和載入陣列
  • 最佳化: 科學計算的最佳化工具

範例

以下是使用 NumPy 計算簡單統計資料的範例:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print("平均值:", np.mean(data))
print("标准差:", np.std(data))

結論

NumPy 是一個多功能且強大的工具,它提供了廣泛的資料處理功能。它的易用性、高效性和強大性使其成為科學計算和數據分析的首選工具。

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