NumPy 是 Python 中用于数值计算的基础库。本文将深入探讨 NumPy 的高级特性，包括高级索引、数组的广播、高级函数以及性能优化等。

高级索引

高级索引允许我们使用数组进行索引，而不是像列表那样使用整数。这可以让我们执行更复杂的操作，例如：

  • 使用布尔数组进行索引
  • 使用整数数组进行索引
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用布尔数组进行索引
bool_arr = arr > 5
print(arr[bool_arr])

# 使用整数数组进行索引
index_arr = np.array([1, 2])
print(arr[index_arr])

数组的广播

NumPy 支持数组的广播，这意味着我们可以执行不同形状的数组之间的操作，而不需要显式地调整数组的大小。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 广播操作
print(arr1 * arr2)

高级函数

NumPy 提供了许多高级函数，这些函数可以执行复杂的数学运算，例如：

  • np.sum()：计算数组的总和
  • np.mean()：计算数组的平均值
  • np.max()：找到数组中的最大值
import numpy as np

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

# 使用高级函数
print("Sum:", np.sum(arr))
print("Mean:", np.mean(arr))
print("Max:", np.max(arr))

性能优化

NumPy 是一个高度优化的库，但我们可以采取一些措施来进一步提高性能：

  • 使用向量化操作，而不是循环
  • 使用 np.array() 而不是列表推导式
  • 避免使用大型数组中的索引
import numpy as np

# 向量化操作
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr * 2)

# 避免使用列表推导式
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.array([x * 2 for x in arr])
print(result)

更多信息，请访问NumPy 官方文档.

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