摘要：numpy.random模块对Python内置的random进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数。例如，你可以用normal来得到一个标准正态分布的4×4样本数组： 而Python内置的random模块则只能一次生成一个样本值。从下面的测试结果中可以看出，如果需要产生大量样本 阅读全文

摘要：NumPy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中的。 如果文件路径末尾没有扩展名.npy，则该扩展名会被自动加上。然后就可以通过np 阅读全文

摘要：布尔型数组方法 在数组的一些计算中布尔值会被强制转换为1（True）和0（False）。因此，sum经常被用来对布尔型数组中的True值计数： 另外还有两个方法any和all，它们对布尔型数组非常有用。any用于测试数组中是否存在一个或多个True，而all则检查数组中所有值是否都是True： 这两 阅读全文

摘要：可以通过数组上的一组数学函数对整个数组或某个轴向的数据进行统计计算。sum、mean以及标准差std等聚合计算（aggregation，通常叫做约简（reduction）），mean和sum这类的函数可以接受一个axis参数（用于计算该轴向上的统计值）。最终结果是一个少一维的数组： axis可以省略 阅读全文

摘要：numpy.where函数是三元表达式xifconditionelsey的矢量化版本。假设我们有一个布尔数组和两个值数组： 假设我们想要根据cond中的值选取xarr和yarr的值：当cond中的值为True时，选取xarr的值，否则从yarr中选取。列表推导式的写法应该如下所示： 这有几个问题。第 阅读全文

摘要：NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。一般来说，矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级（甚至更多），尤其是各种数值计算。 假设我们想要在一组值（网格型）上计算函数sqrt(x^2+y^2 阅读全文

摘要：通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。 求一个数组所有元素的平方根： 求每个元素的指数 这些都是一元（unary）ufunc。另外一些（如add或maximum）接受2个数组（ 阅读全文

摘要：转置（transpose）是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： 在进行矩阵计算时，经常需要用到该操作，比如利用np.dot计算矩阵内积X.TX：（主要原因是前一个矩阵的列数必须是后一个矩阵的行数，乘积才有意义） 阅读全文

摘要：花式索引（Fancyindexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。假设我们有一个8×4数组： 为了以特定顺序选取行子集，只需传入一个用于指定顺序的整数列表或ndarray即可： 使用负数索引将会从末尾开始选取行： 一次传入多个索引数组会有一点特别。它返回的是一个一维数组，其中 阅读全文

摘要：假设我们有一个用于存储数据的数组以及一个存储姓名的数组（含有重复项）。在这里，我将使用numpy.random中的rand函数生成一些正态分布的随机数据： 假设每个名字都对应data数组中的一行，而我们想要选出对应于名字"Bob"的所有行。跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。因此， 阅读全文

摘要：数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。这通常就叫做矢量化（vectorization）。大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级： 同样，数组与标量的算术运算也会将那个标量值传播到各个元素：（这里的标量是指一个具体的值） 基本的索引和切片NumPy数组的索引是一个内 阅读全文

摘要：NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dt 阅读全文