5月iOS設(shè)備好評(píng)榜：iPhone 14僅排第43？
來到新的一月，安兔兔的各個(gè)榜單又重新匯總了數(shù)據(jù)，像安卓陣營的榜單都有著比較大的變動(dòng)，不過iOS由于設(shè)備的更新?lián)Q代并沒有那么快，所以相對(duì)來說變化并不大，特別是iOS好評(píng)榜，老款設(shè)
歡迎來到Python數(shù)據(jù)分析的世界！對(duì)于初學(xué)者來說，NumPy是你的第一站，它是Python科學(xué)計(jì)算的基石，特別是當(dāng)你想要處理數(shù)組和進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)操作時(shí)。本文專為那些希望深入了解并掌握NumPy核心功能的數(shù)據(jù)分析新手設(shè)計(jì)。我們將通過10個(gè)實(shí)用的應(yīng)用示例，帶你從基礎(chǔ)操作到一些高級(jí)技巧，讓你的數(shù)據(jù)分析之旅更加順暢。
應(yīng)用示例：
創(chuàng)建數(shù)組:
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4])print("簡單數(shù)組:", arr)這段代碼創(chuàng)建了一個(gè)一維數(shù)組，并打印出來。
解釋：np.array()是創(chuàng)建NumPy數(shù)組的基本函數(shù)，它接受列表、元組等作為輸入。
改變形狀:
arr_2d = arr.reshape(2, 2)print("二維數(shù)組:", arr_2d)通過reshape，我們可以不改變數(shù)據(jù)的情況下，調(diào)整數(shù)組的形狀。
加法與乘法:
arr_add = arr + 10arr_mult = arr * 2print("加10:", arr_add, "/n乘2:", arr_mult)數(shù)學(xué)運(yùn)算在NumPy中可以直接對(duì)數(shù)組操作，非常高效。
求平均值與最大值:
mean_val = np.mean(arr)max_val = np.max(arr)print("平均值:", mean_val, "最大值:", max_val)np.mean()和np.max()用于快速統(tǒng)計(jì)分析。
篩選特定值:
bool_arr = arr > 2print("大于2的索引:", bool_arr)filtered_arr = arr[bool_arr]print("篩選結(jié)果:", filtered_arr)布爾索引允許根據(jù)條件選擇數(shù)組元素。
生成隨機(jī)數(shù)組:
random_arr = np.random.rand(3, 3)print("3x3隨機(jī)數(shù)組:", random_arr)np.random.rand()用于生成指定形狀的隨機(jī)數(shù)矩陣。
矩陣乘法:
mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])product = np.dot(mat1, mat2)print("矩陣乘法結(jié)果:", product)np.dot()進(jìn)行矩陣乘法，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)操作。
不同形狀數(shù)組運(yùn)算:
broad_arr = arr + np.array([10, 10])print("廣播機(jī)制結(jié)果:", broad_arr)NumPy的廣播機(jī)制允許不同形狀的數(shù)組進(jìn)行運(yùn)算。
排序數(shù)組:
sorted_arr = np.sort(arr)print("排序后的數(shù)組:", sorted_arr)np.sort()按升序排序數(shù)組。
保存與加載數(shù)組:
np.save('my_array.npy', arr)loaded_arr = np.load('my_array.npy')print("從文件加載的數(shù)組:", loaded_arr)使用np.save()和np.load()進(jìn)行數(shù)組的持久化存儲(chǔ)和讀取。
分位數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差 :
# 分位數(shù)quartiles = np.percentile(arr, [25, 50, 75])print("四分位數(shù):", quartiles)# 標(biāo)準(zhǔn)差與方差std_dev = np.std(arr)variance = np.var(arr)print("標(biāo)準(zhǔn)差:", std_dev, "方差:", variance)分位數(shù)和統(tǒng)計(jì)度量是評(píng)估數(shù)據(jù)分布的關(guān)鍵指標(biāo)。
花式索引 :
# 索引數(shù)組indices = np.array([[0, 1], [2, 2]])print("根據(jù)索引選取元素:", arr[indices])# 切片與步長sliced_arr = arr[1:4:2] # 從第二個(gè)元素開始，每隔一個(gè)取一個(gè)print("切片結(jié)果:", sliced_arr)花式索引讓你能以非常靈活的方式訪問數(shù)組元素。
使用視圖減少內(nèi)存消耗 :
view_arr = arr.view()view_arr[:] = 100 # 注意：這會(huì)改變?cè)瓟?shù)組，因?yàn)槭且晥Dprint("原數(shù)組變化后:", arr)了解視圖和副本的區(qū)別對(duì)于處理大型數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。
向量化操作是NumPy的核心優(yōu)勢，相較于Python循環(huán)，它們提供了極大的性能提升。
比較與邏輯操作 :
# 等于特定值的索引equals_three = arr == 3print("等于3的索引:", equals_three)# 邏輯與both_greater = (arr > 2) & (arr < 4)print("大于2且小于4的索引:", both_greater)利用邏輯操作符進(jìn)行條件篩選，無需顯式循環(huán)。
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