NumPy Advanced : révéler les secrets des opérations sur les données

Diffusion et fonctions générales

La diffusion est un concept central de NumPy qui permet d'effectuer des opérations par éléments sur des scalaires ou des tableaux avec d'autres tableaux de formes différentes. Les fonctions universelles (ufuncs) sont des fonctions prédéfinies qui sont appliquées à chaque élément d'un tableau. En combinant les diffusions et les ufuncs, une manipulation de données efficace et concise peut être obtenue.

Exemple de fonction universelle :

• Multiplication vectorisée : np.multiply(A, B)
• Comparaison des éléments :np.greater(A, B)
• MathOpérations :np.sin(x)

Indexation et découpage avancés

Les Index avancés et le découpage offrent un accès flexible aux données au-delà de l'indexation standard. L'indexation booléenne sélectionne les éléments qui répondent à des critères spécifiques, tandis que l'indexation sophistiquée et le découpage avancé permettent d'indexer des éléments sur plusieurs axes à l'aide de tableaux ou de listes.

Exemple d'indexation avancée :

• Indice booléen : A[A > 5]
• Indice fantaisie :A[np.array([0, 2, 4])]
• Tranchage avancé :A[::2, 1::2]

Agrégation et réduction de tableaux

Les fonctions d'agrégation sont utilisées pour regrouper ou résumer des données dans un tableau. La fonction de réduction réduit les éléments d'un tableau à une seule valeur scalaire. Les fonctions d'agrégation courantes incluent :

• Somme : np.sum()
• Moyenne : np.mean()
• Valeur maximale : np.max()
• Valeur minimale : np.min()

Trier avec des valeurs uniques

L'algorithme

sort trie les éléments d'un tableau, tandis que la fonction de valeur unique renvoie un ensemble des éléments uniques du tableau. Ces fonctionnalités sont très utiles pour l'analyse des données et le nettoyage des données.

Exemple de tri :

• Trier le tableau :np.sort(x)
• Tri selon un axe précis : np.sort(A, axis=1)

Exemple de valeur unique :

• Trouvez des valeurs uniques : np.unique(A)
• Comptez les valeurs uniques :np.unique(A, return_counts=True)

Combinaison de diffusion, d'indexation avancée et d'agrégation

Combinez la diffusion, l'indexation avancée et l'agrégation pour réaliser des opérations de données complexes. Par exemple, vous pouvez additionner des lignes ou des colonnes spécifiques dans un tableau, ou compter les éléments qui remplissent une condition spécifique.

Exemple :

• Somme chaque colonne : np.sum(A, axis=0)
• Éléments d'index booléen moyens : np.mean(A[A > 5])

Optimisation des performances

En tirant parti de la vectorisation, de la diffusion et de la mise en œuvre sous-jacente efficace de NumPy, vous pouvez optimiserles performances des opérations de données. D'autres conseils d'optimisation des performances incluent :

• Évitez de créer des copies inutiles
• Utilisez des expressions de tableau au lieu de boucles
• Utilisation de l'ufunc optimisé de NumPy

Autres fonctionnalités avancées

NumPy fournit également d'autres fonctionnalités avancées, telles que :

• Diffusion du tableau
• Indice fantaisie
• Opérations d'algèbre linéaire
• Génération de nombres aléatoires

Cas d'utilisation

Les techniques avancées de NumPy sont utiles dans une variété d'applications, notamment :

• Analyse et exploration de données
• Informatique scientifique
• Traitement d'image
• Apprentissage automatique

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!