學習Python必知的Numpy函數

Python的數據科學以分析為主。大量的擴展包是 Python 的一大特色，包括各種適用於數據分析的常式和函數。有了這些擴展包，數據科學家們可以不用重複造輪子，節省了很多時間。其中一個重要的數學擴展包就是 NumPy。NumPy 是一個基礎數學包，以其高效的多維數組函數而聞名，適用於線性代數，傅立葉變換，邏輯運算等。

本文從 NumPy 最基礎的知識切入，包括 NumPy 裡面的函數，如何創建 NumPy 數組，數組的索引、切片等，非常適合初學者。

認識NumPy

安裝NumPy

如果您用 conda管理安裝的擴展包，請輸入：

conda install numpy

如果您用 pip管理安裝的擴展包，請輸入：

pip install numpy

新建一個 Jupyter notebook，導入 NumPy 擴展包

基礎操作

創建列表（一維數組）：

創建高維數組：

多位數組形狀:

修改數組中的元素：

使用 NumPy 的 arrange函數創建 NumPy 數組

使用 NumPy 的函數生成單位數組：

利用函數 rand，randn，或者 randint，我們可以創建一個由隨機數組成的數組。

例如，如果想生成一組包含六個元素的數組，每個元素都是從 0 到 6 平均分布的隨機數，我們可以這樣

如果把每次增加的索引數目設為負數，遍歷的方向則為從後到前：

除了 NumPy ，Python 還有一些含有類似函數的擴展包，如果有興趣可以廣泛涉獵，互相比較，找出最適合您當前任務的擴展包。

英文原文：https://www.analyticsindiamag.com/the-most-important-numpy-functions-you-should-know-when-learning-python/
譯者：由雲

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