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  • NumPy 大全:数据处理的百科全书

    数组操作

    NumPy的核心功能围绕数组操作。它提供了一系列函数来创建、操纵和转换数组,包括:

    • 创建数组:array(), zeros(), ones(), empty()
    • 数组属性:shape, ndim, size, dtype
    • 数组索引和切片:[ ], [:], [::], [::-1]
    • 数组广播:支持不同形状数组之间的操作
    • 线性代数运算:dot(), inv(), svd(), eigh()
    • 统计函数:mean(), std(), min(), max()

    数据清理

    NumPy还提供用于数据清理和转换的广泛功能,包括:

    • 丢失值处理:isnan(), isinf(), where()
    • 规范化和标准化:nORMalize(), scale()
    • 类型转换:astype(), int(), float()
    • 数据清洗:unique(), delete(), sort()

    数据操作

    NumPy为处理和操作数组提供了各种工具,包括:

    • 数学运算:+-*/, **, %, log(), exp()
    • 比较运算:==, !=, <, >, <=, >=
    • 布尔运算:&, |, ~, xor()
    • 条件选择:where(), choose()
    • 聚合函数:sum(), prod(), cumsum(), cumprod()

    文件输入/输出

    NumPy可以轻松地从文件中读取和写入数组,支持各种文件格式,包括:

    • 文本文件:loadtxt(), savetxt()
    • 二进制文件:load(), save()
    • HDF5文件:savez(), loadz()

    其他功能

    NumPy还包含以下其他有用功能:

    • 随机数生成:random(), rand()
    • 线性插值:interp1d(), interp2d()
    • 快速傅里叶变换:fft(), ifft()
    • 并行计算:numpy.parallel模块

    优点

    • 强大的多维数组处理功能
    • 广泛的数据清理和操作工具
    • 支持多种文件格式进行文件输入/输出
    • 集成了许多其他功能,如随机数生成和并行计算
    • 科学计算和数据分析的行业标准

    缺点

    • 对于大型数据集,可能效率较低
    • 对于非数组数据类型,支持有限
    • 需要一些编程经验才能有效使用
    想要了解更多内容,请持续关注码农资源网,一起探索发现编程世界的无限可能!
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