揭秘 NumPy:高效能資料操作的利器
ndarray:NumPy 的核心資料結構 ndarray 是 NumPy 的核心資料結構,它是多維陣列,可以儲存各種類型的資料(例如整數、浮點數、字串)。 ndarray 由兩個主要元素組成:
- 資料類型:用於指定數組中元素的資料類型。
- 形狀:表示陣列中元素的維度以及每個維度的大小。
高效率的資料操作 NumPy 提供了一系列高效率的資料操作功能,包括:
- 廣播:自動擴展標量或低維數組以匹配高維數組的形狀,從而進行元素級操作。
- 陣列索引和切片:使用布林索引、整數索引和切片快速、靈活地提取或更改陣列中的元素。
- 通用函數:用於對數組中每個元素執行元素級操作的預定義函數,例如數學運算、三角函數和統計函數。
- 線性代數運算:提供矩陣乘法、求逆、特徵值計算和奇異值分解等線性代數運算。
陣列處理與操作 除了基本的資料操作外,NumPy 還提供了一系列用於處理和操作數組的高級功能,例如:
- 排序和搜尋:對數組進行排序和搜索,以有效地尋找或提取元素。
- 聚合函數:應用求和、平均值和最大值等聚合函數,以聚合數組中的資料。
- 數組拆分和連接:沿著特定軸拆分或連接數組,以建立新的數組結構。
- 檔案輸入/輸出:讀寫文字和二進位檔案中的陣列資料。
整合與可擴充性 NumPy 與其他python 函式庫和工具無縫集成,包括pandas(用於資料分析)、Scikit-learn(用於機器學習)和Matplotlib(用於資料視覺化)。此外,它具有一個廣泛的可擴展生態系統,包含大量擴展模組和包,用於特定的領域,例如影像處理和訊號處理。
應用領域 NumPy 在科學研究、數據分析和機器學習等廣泛的領域中發揮著至關重要的作用,包括:
- 科學計算:解決複雜數學模型和模擬。
- 資料分析:處理和探索大規模資料集。
- 機器學習:訓練和評估機器學習模型。
- 影像處理:處理和分析影像資料。
- 訊號處理:分析和處理時序資料。
結論 NumPy 是 Python 中一個不可或缺的函式庫,用於高效資料操作和科學計算。其多維數組物件 ndarray 和強大的操作使研究人員、資料科學家和機器學習從業者能夠快速、輕鬆地處理和分析大型資料集。隨著該庫的持續開發和廣泛的應用,NumPy 在科學研究和數據驅動的領域的價值只會不斷增長。
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Oracle 中的 SUM 用於計算非空數值的總和,而 COUNT 則計入所有資料類型的非空值數量,包括重複值。

SQL SUM 函數透過將一組數字相加來計算它們的總和。其運算過程包括:1. 識別輸入值;2. 循環輸入值並將其轉換為數字;3. 對每個數字進行加法,累積一個總和;4. 傳回總和結果。

SQL 中的聚合函數用於計算並傳回一組行的單一值。常見的聚合函數包括:數值聚合函數:COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()、MAX()行集合聚合函數:GROUP_CONCAT()、FIRST()、LAST()統計聚合函數:STDDEV ()、VARIANCE()選用聚合函數:COUNT(DISTINCT)、TOP(N)

Oracle 中 COUNT 函數用於統計指定列或表達式中的非空值,語法為 COUNT(DISTINCT <column_name>) 或 COUNT(*),分別計算唯一值和所有非空值的個數。

SQL中的SUM()函數用來計算數字列的總和。它可以根據指定列、篩選條件、別名、分組和聚合多個列來計算總和,但僅處理數字值,忽略NULL值。

MySQL 的 AVG() 函數用於計算數字值的平均值。它支援多種用法,包括:計算所有銷售產品的平均數量:SELECT AVG(quantity_sold) FROM sales;計算價格的平均值:AVG(price);計算銷售額的平均值:AVG(quantity_sold * price)。 AVG() 函數忽略 NULL 值,使用 IFNULL() 可計算非空值的平均值。

SC 在 SQL 中表示 SELECT COUNT,用於計算記錄數(無論是否符合條件)的聚合函數。 SC 語法:SELECT COUNT(*) AS record_count FROM table_name WHERE condition,其中 COUNT(*) 計算所有記錄的數量,table_name 是表名,condition 是可選條件(用來計算滿足條件的記錄數)。

使用 GROUP BY 和 ORDER BY 可以對分組資料進行排序:1. GROUP BY 分組資料;2. ORDER BY 排序每組資料。
