NumPy冷知识66个
NumPy冷知识66个
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多维切片:
- NumPy支持多维切片,可以通过指定多个索引来提取多维数组的子集。
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复杂数支持:
- NumPy可以处理复数,提供了复数的基本运算和函数。
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比特运算:
- NumPy支持比特运算,如与、或、异或等。
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数据存储格式:
- NumPy可以将数组存储为二进制文件(.npy格式)或文本文件(.txt格式)。
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矩阵类:
- 除了ndarray,NumPy还提供了matrix类,专门用于矩阵运算。
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生成器函数:
- NumPy提供了一些生成器函数,如
arange、linspace、logspace等,用于生成特定范围和间隔的数组。
- NumPy提供了一些生成器函数,如
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广播对象:
- NumPy的
broadcast对象可以模拟广播过程,用于调试和理解广播规则。
- NumPy的
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数组拼接:
- NumPy支持数组的拼接操作,如
concatenate、stack、hstack、vstack等。
- NumPy支持数组的拼接操作,如
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数组拆分:
- NumPy支持数组的拆分操作,如
split、hsplit、vsplit等。
- NumPy支持数组的拆分操作,如
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元素级运算:
- NumPy的ufuncs支持元素级运算,如加、减、乘、除、指数、对数等。
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聚合函数:
- NumPy提供了许多聚合函数,如
sum、mean、std、var、min、max等。
- NumPy提供了许多聚合函数,如
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条件选择:
- NumPy的
where函数可以根据条件选择数组中的元素。
- NumPy的
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排序和搜索:
- NumPy提供了排序和搜索函数,如
sort、argsort、searchsorted等。
- NumPy提供了排序和搜索函数,如
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唯一值:
- NumPy的
unique函数可以找出数组中的唯一值,并返回排序后的结果。
- NumPy的
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集合操作:
- NumPy支持集合操作,如
intersect1d、union1d、setdiff1d、setxor1d等。
- NumPy支持集合操作,如
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字符串操作:
- NumPy提供了一些字符串操作函数,如
char.add、char.multiply、char.center等。
- NumPy提供了一些字符串操作函数,如
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读取文本数据:
- NumPy的
genfromtxt和loadtxt函数可以从文本文件中读取数据。
- NumPy的
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随机数种子:
- NumPy的随机数生成器可以通过设置种子来确保结果的可重复性。
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广播到目标形状:
- NumPy的
broadcast_to函数可以将数组广播到指定的形状。
- NumPy的
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填充数组:
- NumPy的
pad函数可以对数组进行填充操作,如在边界添加零、常数、边缘值等。
- NumPy的
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裁剪数组:
- NumPy的
clip函数可以将数组中的值限制在指定范围内。
- NumPy的
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数组重排序:
- NumPy的
roll和flip函数可以对数组进行循环移动和翻转操作。
- NumPy的
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扩展数组维度:
- NumPy的
newaxis对象可以在数组中添加新的维度。
- NumPy的
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数组扁平化:
- NumPy的
ravel函数可以将多维数组展平为一维数组。
- NumPy的
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构造对角矩阵:
- NumPy的
diag函数可以从数组中提取对角线或构造对角矩阵。
- NumPy的
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复合数据类型:
- NumPy支持复合数据类型,可以在同一个数组中存储不同类型的数据。
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时间序列处理:
- NumPy提供了一些函数用于时间序列处理,如
busday_offset、busday_count等。
- NumPy提供了一些函数用于时间序列处理,如
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矩阵运算:
- NumPy的
dot和matmul函数可以进行矩阵乘法运算。
- NumPy的
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逐元素函数:
- NumPy提供了许多逐元素函数,如
sin、cos、exp、sqrt等。
- NumPy提供了许多逐元素函数,如
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结构化数组:
- NumPy的结构化数组允许使用字段名访问数组中的数据。
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内存映射文件:
- NumPy的
memmap类可以创建内存映射数组,以处理超出内存容量的大规模数据。
- NumPy的
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逻辑运算:
- NumPy支持逻辑运算,如
logical_and、logical_or、logical_not等。
- NumPy支持逻辑运算,如
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按位操作:
- NumPy支持按位操作,如
bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor等。
- NumPy支持按位操作,如
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比较运算:
- NumPy支持比较运算,如
greater、less、equal、not_equal等。
- NumPy支持比较运算,如
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数据压缩:
- NumPy的
packbits和unpackbits函数可以进行位级别的数据压缩和解压。
- NumPy的
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多维直方图:
- NumPy的
histogramdd函数可以计算多维数据的直方图。
- NumPy的
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多项式运算:
- NumPy的
poly1d类可以进行多项式运算和拟合。
- NumPy的
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随机抽样:
- NumPy的
choice函数可以从数组中随机抽样。
- NumPy的
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数组复制:
- NumPy的
copy函数可以创建数组的副本。
- NumPy的
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数组转换:
- NumPy的
asarray函数可以将输入转换为数组。
- NumPy的
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数组连接:
- NumPy的
concatenate、stack、hstack、vstack等函数可以连接多个数组。
- NumPy的
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数组拆分:
- NumPy的
split、hsplit、vsplit等函数可以将数组拆分为多个子数组。
- NumPy的
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数组填充:
- NumPy的
full、ones、zeros函数可以创建指定形状和内容的数组。
- NumPy的
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生成等差数列:
- NumPy的
arange、linspace函数可以生成等差数列。
- NumPy的
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生成等比数列:
- NumPy的
logspace函数可以生成等比数列。
- NumPy的
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随机数生成:
- NumPy的
random模块提供了丰富的随机数生成函数,如rand、randn、randint等。
- NumPy的
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数组转换:
- NumPy的
astype函数可以转换数组的数据类型。
- NumPy的
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数组形状修改:
- NumPy的
reshape、resize函数可以修改数组的形状。
- NumPy的
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数组转置:
- NumPy的
transpose、swapaxes函数可以转置数组。
- NumPy的
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数组排序:
- NumPy的
sort、argsort、lexsort函数可以对数组进行排序。
- NumPy的
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数组去重:
- NumPy的
unique函数可以去除数组中的重复元素。
- NumPy的
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数组统计:
- NumPy的
sum、mean、std、var、min、max等函数可以进行数组的统计分析。
- NumPy的
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数组比较:
- NumPy的
all、any、where函数可以进行数组的比较运算。
- NumPy的
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数组运算:
- NumPy的
add、subtract、multiply、divide等函数可以进行数组的基本运算。
- NumPy的
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数组累积:
- NumPy的
cumsum、cumprod函数可以计算数组的累积和和累积积。
- NumPy的
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数组裁剪:
- NumPy的
clip函数可以裁剪数组的元素,使其在指定范围内。
- NumPy的
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数组填充:
- NumPy的
pad函数可以在数组的边界填充指定值。
- NumPy的
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数组滚动:
- NumPy的
roll函数可以滚动数组的元素。
- NumPy的
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数组翻转:
- NumPy的
flip函数可以翻转数组的元素顺序。
- NumPy的
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数组扩展:
- NumPy的
expand_dims函数可以扩展数组的维度。
- NumPy的
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数组压缩:
- NumPy的
squeeze函数可以压缩数组的单维度。
- NumPy的
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数组广播:
- NumPy的
broadcast对象可以进行数组的广播操作。
- NumPy的
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数组迭代:
- NumPy的
nditer对象可以高效地迭代数组的元素。
- NumPy的
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数组连接:
- NumPy的
concatenate、stack、hstack、vstack等函数可以连接多个数组。
- NumPy的
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数组拆分:
- NumPy的
split、hsplit、vsplit等函数可以将数组拆分为多个子数组。
- NumPy的
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数组填充:
- NumPy的
full、ones、zeros函数可以创建指定形状和内容的数组。
- NumPy的
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