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資料處理的利器:NumPy 詳解

Mar 30, 2024 am 11:11 AM

数据处理的利器:NumPy 详解

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

以上是資料處理的利器:NumPy 詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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