你還沒學會Numpy？Python中的Numpy陣列常用操作
玩資料分析、資料探勘、AI的都知道這個Python庫用的是很多的，裡面包含各種操作，在實際的DataSet的處理當中是非常常用的。
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NumPy就是Python的其中一個擴充程式庫。它支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫。Numpy內部解除了Python的PIL（全域性直譯器鎖），運算效率極好，是大量機器學習框架的基礎庫。
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NumPy的主要特點
●ndarray，快速，節省空間的多維陣列，提供陣列化的算術運算和高階的廣播功能。
●使用標準數學函式對整個陣列的資料進行快速運算，而不需要編寫迴圈。
●讀取/寫入磁碟上的陣列資料和操作儲存器映像檔案的工具。
●線性代數，隨機數生成，以及傅立葉變換的能力。
●整合C、C++、Fortran程式碼的工具。
今天，我們就來和大家分享幾個Numpy陣列常用操作。
Numpy陣列的建立
特殊矩陣的建立
np.ones() 函式與np.zeros() 函式可以建立任意維度的全1或全0陣列。函式引數可按照IDE的提示來進行填寫。
建立自列表
具體就是先建立具有資料的列表，然後將其轉換為陣列。如以下程式碼所示：
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Numpy陣列的切片
由於python列表是層次巢狀的，所以索引元素方法為a[i][j];而Numpy陣列為一個整體，其索引方法為a[i, j]。在此基礎上就可以進行切片，比如：
a[i, 0:4]表示第i行，第0到第4列（不包括第4列）；
a[i, :]表示第i行；
a[-1, :]表示最後一行；
a[：-1, :]表示除最後一行的所有行；
以上方法同樣可用於列。
Numpy陣列的排序
將每一行或列排序
使用np.sort() 函式或陣列物件本身的sort() 函式，其中np.sort() 不改變原陣列物件的順序，而是返回一個排序後的陣列物件。如下程式碼所示：
將每一行排序
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將每一列排序
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將每一行看作整體，將所有行按照某一列的順序進行排序
這裡要提一下argsort() 函式，該函式返回陣列沿指定軸排序後的索引，我們可以使用某列排序後的索引來排序所有行。
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使用程式碼如下：
argsort()的用法
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將所有行按第二列進行排序
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Numpy陣列的拼接
np.concatenate() 函式可以提供陣列拼接操作，使用程式碼如下：
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以上就是本篇的內容，希望能對你的學習之路有所幫助。