NumPy 入門指南：資料處理中的瑞士軍刀

NumPy（Numerical python）是一個強大的Python 函式庫，它提供了用於科學計算和資料處理的高級工具。它因其在處理多維數組（稱為 n 維數組）方面的能力而聞名，使其成為資料科學家、研究人員和工程師的首選工具。

安裝與導入

#要在 Python 中使用 NumPy，請使用 pip 安裝它：

pip install numpy

然後，在你的程式碼中導入它：

import numpy as np

基本資料型別

#NumPy 提供了多種數據類型來儲存不同類型的數據，包括：

• 整數型別： int8、int16、int32 和 int64
• 浮點類型： float16、float32 和 float64
• 複數型別： complex64 與 complex128
• 布林類型： bool

建立陣列

#NumPy 陣列是表示多維資料的物件。你可以使用以下方法建立陣列：

• 從清單或元組： np.array()
• #從標量值： np.full() 和 np.ones()
• #從檔案： np.loadtxt()
• 使用NumPy 函數： np.arange()、np.linspace() 和np.random.rand()

陣列運算

#NumPy 提供了廣泛的陣列操作函數，包括：

• 算術運算： 加法 ( )、減法 (-)、乘法 (*) 和除法 (/)
• 邏輯運算： 等於 (==)、不等於 (!=)、大於 (>) 和小於 (<)
• 陣列運算： 求和、平均值、最大值和最小值
• 布林遮罩： 從陣列中選擇元素

索引與切片

#你可以使用索引和切片來存取陣列中的元素：

• 索引： 使用方括號 ([])
• 切片： 使用冒號 (:)

廣播

廣播是 NumPy 的一項強大功能，它允許對不同形狀的陣列執行按元素操作。

其他有用功能

#除了陣列操作外，NumPy 還提供許多其他實用功能，包括：

• 線性代數： 矩陣乘法、特徵值和特徵向量
• 隨機數字產生： 產生各種分佈的隨機數字
• 檔案輸入/輸出： 儲存和載入陣列
• 最佳化： 科學計算的最佳化工具

範例

以下是使用 NumPy 計算簡單統計資料的範例：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print("平均值：", np.mean(data))
print("标准差：", np.std(data))

結論

NumPy 是一個多功能且強大的工具，它提供了廣泛的資料處理功能。它的易用性、高效性和強大性使其成為科學計算和數據分析的首選工具。

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