Numpy 提供了许多高级函数，可以帮助我们更高效地处理数据。以下是一些常用的 Numpy 高级函数及其用法。
1. 形状变换函数
Numpy 提供了一些形状变换函数，可以帮助我们改变数组的形状。
reshape: 改变数组的形状，但不会改变数据的存储方式。- 示例：
a.reshape((3, 4))
- 示例：
ravel: 将数组展平成一维。- 示例：
a.ravel()
- 示例：
flatten: 与ravel类似，但返回的是数组的副本。- 示例：
a.flatten()
- 示例：
2. 索引与切片
Numpy 提供了强大的索引和切片功能，可以方便地访问和修改数组中的元素。
numpy.index_exp: 索引表达式，可以同时使用多个索引。- 示例：
a[[0, 2], [1, 3]]
- 示例：
numpy.s_[::2]: 切片表达式，可以用于选择数组中每隔一个元素。- 示例：
a[numpy.s_[::2]]
- 示例：
3. 矩阵运算
Numpy 支持许多矩阵运算，包括矩阵乘法、求逆等。
numpy.dot: 矩阵乘法。- 示例：
numpy.dot(a, b)
- 示例：
numpy.linalg.inv: 求矩阵的逆。- 示例：
numpy.linalg.inv(a)
- 示例：
4. 本站链接
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5. 图片示例
下面是一个 Numpy 数组的示例：