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引言
NumPy（Numerical Python）是Python頂用於科學打算跟數據處理的基石。它供給了一個富強的N維數組東西（ndarray），以及一系列用於疾速數值打算的函數庫。無論是停止數據分析、呆板進修還是其他科學打算任務，NumPy都是弗成或缺的東西。本指南旨在幫助妳從入門到粗通，控制NumPy的利用。
入門篇
1. NumPy的安裝與導入
在開端利用NumPy之前，妳須要確保曾經安裝了Python情況。然後，可能經由過程以下命令安裝NumPy：
pip install numpy
安裝實現後，利用以下代碼導入NumPy庫：
import numpy as np
2. 創建NumPy數組
NumPy的核心數據構造是ndarray。以下是一些創建數組的常用方法：
2.1 從列表或元組創建數組
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
2.2 利用內置函數創建數組
zerosarr = np.zeros((3, 3))
onesarr = np.ones((2, 4))
rangearr = np.arange(0, 10, 2)
3. 數組操縱
NumPy供給了豐富的數組操縱功能，包含索引、切片、排序等。
3.1 索引跟切片
arr1[0] # 獲取第一個元素
arr2[0, 1] # 獲取第二行第二列的元素
arr2[:, 1:] # 獲取全部行的第二列到最後一列
3.2 排序
arr1.sort()
arr2.sort(axis=1) # 按列排序
進階篇
4. 數組運算
NumPy支撐向量化運算，這意味著妳可能一次性對全部數組停止操縱，而不是壹壹元素。
4.1 算術運算
arr1 + arr2 # 加法
arr1 * arr2 # 乘法
4.2 比較運算
arr1 > arr2 # 大年夜於比較
5. 數組的組合與拆分
NumPy供給了多種方法來組合跟拆分數組。
5.1 組合
np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) # 按行連接
np.stack((arr1, arr2), axis=1) # 按列堆疊
5.2 拆分
np.split(arr2, 2, axis=0) # 按行拆分
高等篇
6. 索引與抉擇
NumPy的高等索引功能容許妳根據前提抉擇數組中的元素。
6.1 布爾索引
mask = arr1 > 2
arr1[mask]
6.2 整數索引
arr1[[1, 2, 3]]
7. 排序與查抄
NumPy供給了多種排序跟查抄函數。
7.1 排序
arr1.sort()
7.2 查抄
np.argmax(arr1)
np.argmin(arr1)
8. 數學與統計函數
NumPy供給了豐富的數學跟統計函數。
8.1 數學函數
np.sin(arr1)
np.exp(arr1)
8.2 統計函數
np.mean(arr1)
np.std(arr1)
9. 線性代數
NumPy供給了線性代數函數。
9.1 矩陣運算
np.dot(arr1, arr2)
np.linalg.inv(arr1)
9.2 特徵值跟特徵向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(arr1)
10. 隨機數生成
NumPy供給了隨機數生成器。
np.random.rand(3, 3) # 生成3x3的隨機數組
總結
NumPy是一個功能富強的庫，可能極大年夜地進步科學打算跟數據處理效力。經由過程本指南，妳應當可能控制NumPy的基本用法，並開端利用它來處理妳的數據。跟著妳對NumPy的深刻懂得，妳將可能利用其高等功能來應對更複雜的挑釁。