資料處理的利器：NumPy 詳解

基本資料型別與陣列

NumPy 的核心資料結構是多維陣列，稱為 ndarray。 ndarray 儲存相同資料類型的值，並且可以具有任意數量的維度。 NumPy 支援各種基本資料類型，包括整數、浮點數、布林值和複數。

陣列運算

#NumPy 提供了一系列陣列操作函數，可以有效率地執行各種操作，包括：

• 算術運算（加法、減法、乘法、除法）
• 比較運算（等於、不等於、大於、小於）
• 邏輯運算（AND、OR、NOT）
• 廣播（將標量或低維數組推廣到高維數組）

線性代數

#NumPy 提供了強大的線性代數功能，包括：

• 矩陣乘法、求逆和行列式計算
• 解線性方程組
• 求解特徵值與特徵向量

統計運算

#NumPy 提供了一組統計運算函數，用於計算統計值，例如：

• 平均數、中位數、標準差
• 累積和、最大值、最小值
• 直方圖與頻率分佈

隨機數字產生

#NumPy 提供了各種隨機數產生器，可產生遵循不同分佈的隨機數，例如：

• 均勻分佈
• 常態分佈
• 二項分佈

檔輸入/輸出

#NumPy 可以輕鬆地從檔案和資料庫中載入和儲存資料。它支援廣泛的文件格式，包括：

• CSV（逗號分隔值）
• TXT（文字）
• HDF5（分層資料格式）

整合與其他函式庫

#NumPy 與其他流行的 python 庫高度集成，包括：

• Matplotlib：用於資料視覺化
• #pandas：用於資料處理和分析
• Scikit-learn：用於機器學習

應用程式

NumPy 在廣泛的領域中都有應用，包括：

• 科學計算
• 資料分析
• 機器學習
• 影像處理
• 訊號處理

優勢

NumPy 憑藉以下優勢成為資料處理中的首選工具：

• 高效能，利用底層編譯程式碼
• 簡潔的語法，容易使用
• 廣泛的函數集，涵蓋各種操作
• 與其他庫的高度集成，提高了可擴展性

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