資料處理的利器:NumPy 詳解
Mar 30, 2024 am 11:11 AM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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