NumPy 進階級:揭秘資料操作的奧秘

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發布: 2024-03-30 18:06:41
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NumPy 进阶级:揭秘数据操作的奥秘

廣播與通用函數

#廣播是 NumPy 的核心概念,它允許將標量或陣列與具有不同形狀的其他陣列執行逐元素操作。通用函數 (ufunc) 是預先定義的函數,應用於陣列的每個元素。透過結合廣播和 ufunc,可以實現高效且簡潔的資料操作。

通用函數範例:

  • #向量化乘法:np.multiply(A, B)
  • 元素比較:np.greater(A, B)
  • #數學運算:np.sin(x)

進階索引與切片

#進階索引和切片提供了超出標準索引的靈活資料存取方式。布林索引選擇滿足特定條件的元素,而花式索引和進階切片允許使用陣列或清單索引多個軸上的元素。

進階索引範例:

  • #布林索引:A[A > 5]
  • #花式索引:A[np.array([0, 2, 4])]
  • #進階切片:A[::2, 1::2]

#陣列聚合與歸約

聚合函數用於對數組中資料進行分組或匯總。歸約函數將陣列中的元素減少為單一標量值。常見的聚合函數包括:

  • 求和:np.sum()
  • 平均值:np.mean()
  • 最大值:np.max()
  • 最小值:np.min()

排序與唯一值

#排序演算法對陣列的元素進行排序,而唯一值函數傳回陣列中唯一元素的集合。這些功能對於資料分析和資料清理非常有用。

排序範例:

  • #排序數組:np.sort(x)
  • #沿著特定軸排序:np.sort(A, axis=1)

#唯一值範例:

  • #找出唯一值:np.unique(A)
  • #計數唯一值:np.unique(A, return_counts=True)

#廣播、進階索引和聚合的結合

結合廣播、進階索引和聚合可以實現複雜的資料操作。例如,可以對數組中的特定行或列求和,或對滿足特定條件的元素進行計數。

範例:

  • #對每個列求和:np.sum(A, axis=0)
  • #對布林索引元素求平均:np.mean(A[A > 5])

效能最佳化

透過利用 NumPy 的向量化、廣播和高效的底層實現,可以優化資料運算的效能。其他效能最佳化技巧包括:

  • 避免建立不必要的副本
  • 使用陣列表達式而不是循環
  • 使用 NumPy 的最佳化的 ufunc

其他高階特性

#NumPy 也提供了其他進階特性,例如:

  • 陣列廣播
  • 花式索引
  • 線性代數運算
  • 隨機數產生

用例

NumPy 的進階技術在各種應用中都有用,包括:

  • 資料分析與挖掘
  • 科學計算
  • 影像處理
  • 機器學習

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來源:lsjlt.com
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