NumPy 進階級：揭秘資料操作的奧秘

廣播與通用函數

#廣播是 NumPy 的核心概念，它允許將標量或陣列與具有不同形狀的其他陣列執行逐元素操作。通用函數 (ufunc) 是預先定義的函數，應用於陣列的每個元素。透過結合廣播和 ufunc，可以實現高效且簡潔的資料操作。

通用函數範例：

• #向量化乘法：np.multiply(A, B)
• 元素比較：np.greater(A, B)
• #數學運算：np.sin(x)

進階索引與切片

#進階索引和切片提供了超出標準索引的靈活資料存取方式。布林索引選擇滿足特定條件的元素，而花式索引和進階切片允許使用陣列或清單索引多個軸上的元素。

進階索引範例：

• #布林索引：A[A > 5]
• #花式索引：A[np.array([0, 2, 4])]
• #進階切片：A[::2, 1::2]

#陣列聚合與歸約

聚合函數用於對數組中資料進行分組或匯總。歸約函數將陣列中的元素減少為單一標量值。常見的聚合函數包括：

• 求和：np.sum()
• 平均值：np.mean()
• 最大值：np.max()
• 最小值：np.min()

排序與唯一值

#排序演算法對陣列的元素進行排序，而唯一值函數傳回陣列中唯一元素的集合。這些功能對於資料分析和資料清理非常有用。

排序範例：

• #排序數組：np.sort(x)
• #沿著特定軸排序：np.sort(A, axis=1)

#唯一值範例：

• #找出唯一值：np.unique(A)
• #計數唯一值：np.unique(A, return_counts=True)

#廣播、進階索引和聚合的結合

結合廣播、進階索引和聚合可以實現複雜的資料操作。例如，可以對數組中的特定行或列求和，或對滿足特定條件的元素進行計數。

範例：

• #對每個列求和：np.sum(A, axis=0)
• #對布林索引元素求平均：np.mean(A[A > 5])

效能最佳化

透過利用 NumPy 的向量化、廣播和高效的底層實現，可以優化資料運算的效能。其他效能最佳化技巧包括：

• 避免建立不必要的副本
• 使用陣列表達式而不是循環
• 使用 NumPy 的最佳化的 ufunc

其他高階特性

#NumPy 也提供了其他進階特性，例如：

• 陣列廣播
• 花式索引
• 線性代數運算
• 隨機數產生

用例

NumPy 的進階技術在各種應用中都有用，包括：

• 資料分析與挖掘
• 科學計算
• 影像處理
• 機器學習

以上是NumPy 進階級：揭秘資料操作的奧秘的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！