Numpy 高级使用指南

Numpy 是 Python 中用于数值计算的库，其高级功能使得数据处理和分析变得更加高效和便捷。以下是一些 Numpy 高级使用技巧：

1. 向量化操作

向量化操作是 Numpy 的核心特性之一，它可以大幅提高计算速度。使用向量化操作，你可以直接在数组上执行操作，而不需要显式地循环遍历数组元素。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 向量化加法
result = a + b

2. 广播（Broadcasting）

广播是 Numpy 中的一种自动扩展数组形状的技术，使得数组之间可以进行操作。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 广播加法
result = a[:, np.newaxis] + b[np.newaxis, :]

3. 高级索引

Numpy 支持高级索引，可以基于条件索引数组元素。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 索引
result = a[a > 3]

4. 数组形状变换

Numpy 提供了多种方法来变换数组的形状。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 变换形状
result = a.reshape(3, 1)

5. 数组压缩和解压缩

Numpy 支持数组压缩和解压缩，这对于处理大型数据集非常有用。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 压缩
compressed = a.tobytes()

# 解压缩
decompressed = np.frombuffer(compressed, dtype=int).reshape(3, 2)

更多高级使用技巧，请参考 Numpy 官方文档。

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