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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