NumPy ufuncs什么是 ufuncs？ufuncs 指的是“通用函数”（Universal Functions），它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。为什么要使用 ufuncs？ufunc 用于在 NumPy
NumPy 中的随机数什么是随机数？随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。伪随机和真随机计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味
NumPy 数组过滤数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。布尔索引列表是与数组中的索引相对应的
NumPy 数组排序数组排序排序是指将元素按有序顺序排列。有序序列是拥有与元素相对应的顺序的任何序列，例如数字或字母、升序或降序。NumPy ndarray 对象有一个名为 sort() 的
NumPy 数组搜索搜索数组您可以在数组中搜索（检索）某个值，然后返回获得匹配的索引。要搜索数组，请使用 where() 方法。示例代码：查找值为 4 的索引：import numpy as nparr = np.arr
NumPy 数组拆分拆分 NumPy 数组拆分是连接的反向操作。连接（Joining）是将多个数组合并为一个，拆分（Spliting）将一个数组拆分为多个。我们使用 array_split() 分割数组，将要分割的
NumPy 数组连接连接 NumPy 数组连接意味着将两个或多个数组的内容放在单个数组中。在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按轴连接数组。我们传递了一系列要与轴一
NumPy 数组迭代数组迭代迭代意味着逐一遍历元素。当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。如果我们对 1-D 数组进行迭代，它将逐一遍
NumPy 数组重塑数组重塑重塑意味着更改数组的形状。数组的形状是每个维中元素的数量。通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。从 1-D 重塑为 2-D示例
NumPy 数组形状数组的形状数组的形状是每个维中元素的数量。获取数组的形状NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。示例代码：打
NumPy 数组副本 vs 视图副本和视图之间的区别副本和数组视图之间的主要区别在于副本是一个新数组，而这个视图只是原始数组的视图。副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影
NumPy 数据类型Python 中的数据类型默认情况下，Python 拥有以下数据类型： strings - 用于表示文本数据，文本用引号引起来。例如 "ABCD"。 integer - 用于表示整数。例如 -1, -2
NumPy 数组裁切裁切数组python 中裁切的意思是将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。我们像这样传递切片而不是索引：[start：end]。我们还可以定义步长，如下所示：[start：e
NumPy 数组索引访问数组元素数组索引等同于访问数组元素。您可以通过引用其索引号来访问数组元素。NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的
NumPy 简介创建 NumPy ndarray 对象NumPy 用于处理数组。 NumPy 中的数组对象称为 ndarray。我们可以使用 array() 函数创建一个 NumPy ndarray 对象。示例代码：import numpy
