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引言
NumPy，全稱為「Numerical Python」，是Python頂用於科學打算的基本庫之一。它供給了富強的數值打算才能，使得處理數組、矩陣跟數學運算變得愈加高效跟便捷。NumPy在數據分析、呆板進修、圖像處理等範疇都有著廣泛的利用。本文將深刻探究NumPy的核心功能跟技能，幫助妳輕鬆控制數值打算的核心。
NumPy核心：ndarray多維數組
NumPy的核心是ndarray東西，它是一種高效的多維容器，用於存儲同範例數據元素。以下是一些對於ndarray的基本知識：
import numpy as np
# 創建一維數組
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一維數組:", arr1d)
# 創建二維數組
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("二維數組:", arr2d)
# 數組屬性
print("數組維度:", arr2d.shape)
print("數組元素範例:", arr2d.dtype)
print("數組大小:", arr2d.size)
數組創建與初始化
NumPy供給了多種創建數組的便捷方法，以下是一些常用的方法：
zerosarr = np.zeros((3, 4))：創建一個全0數組。onesarr = np.ones((2, 2))：創建一個全1數組。emptyarr = np.empty((2, 3))：創建一個未初始化數組。eyearr = np.eye(3)：創建一個單位矩陣。rangearr = np.arange(0, 10, 2)：創建一個等差數組。
數組操縱
NumPy供給了豐富的數組操縱功能，包含：
- 基本數學運算：加、減、乘、除等。
- 元素級操縱：指數、對數、三角函數等。
- 數組重塑：改變數組外形、轉置等。
- 播送機制：容許差別外形的數組之間停止運算。
以下是一些示例：
# 基本數學運算
print("加法:", arr1d + arr1d)
# 元素級操縱
print("指數:", np.exp(arr1d))
# 數組重塑
print("轉置:", arr2d.T)
# 播送機制
arr3d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("播送機制:", arr2d * arr3d)
統計打算
NumPy還供給了豐富的統計打算功能，包含打算均值、方差、標準差、協方差等。
# 統計打算
print("均值:", np.mean(arr1d))
print("方差:", np.var(arr1d))
print("標準差:", np.std(arr1d))
隨機數生成
NumPy供給了多種隨機數生成函數，可能生成符合差別分布的隨機數。
# 隨機數生成
print("均勻分布:", np.random.uniform(0, 1))
print("正態分布:", np.random.normal(0, 1))
機能優化
在處理大年夜範圍數據時，機能優化至關重要。以下是一些機能優化的技能：
- 數據範例抉擇：抉擇合適的數據範例可能明顯進步機能。
- 向量化操縱：利用向量化操縱代替輪回可能進步效力。
# 數據範例抉擇
arr_int64 = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int64)
print("數據範例:", arr_int64.dtype)
# 向量化操縱
arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("向量化操縱:", arr2d * 2)
總結
NumPy是Python頂用於數值打算的核心庫，控制NumPy的技能對科學打算跟數據分析至關重要。經由過程本文的介紹，信賴妳曾經對NumPy有了更深刻的懂得。盼望妳可能將這些技能利用到現實項目中，進步妳的數值打算才能。