矢量化

NumPy數(shù)組可以將許多數(shù)據(jù)處理任務(wù)表述為簡潔的數(shù)組表達(dá)式，否則需要編寫循環(huán)。用數(shù)組表達(dá)式代替循環(huán)的做法，通常被稱為矢量化。通常矢量化數(shù)組運(yùn)算要比等價的純Python方式快上一兩個數(shù)量級，尤其是各種數(shù)值計算。

假設(shè)我們想要在一組值(網(wǎng)格型)上計算函數(shù)sqrt(x^2 + y^2)。np.meshgrid()函數(shù)接受兩個一維數(shù)組，并產(chǎn)生兩個二維矩陣，對應(yīng)于兩個數(shù)組中所有的(x, y)對。

points = np.arange(-5, 5, 0.01) #1000個間隔相等的點。xs, ys = np.meshgrid(points, points)z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2)

將條件邏輯表述為數(shù)組運(yùn)算

• np.where()函數(shù)是三元表達(dá)式 x if condition else y的矢量化版本。假設(shè)我們有一個布爾數(shù)組和兩個值數(shù)組：

• 這有一些問題。第一，它對大數(shù)組的處理速度不是很快；第二，無法用于多維數(shù)組。若使用np.where()，則可以將該功能寫得非常簡潔。

• np.where()的第二個和第三個參數(shù)不必是數(shù)組，也可以是標(biāo)量值。where()通常用于根據(jù)另一個數(shù)組產(chǎn)生一個新的數(shù)組。

• np.where()可以表述更加復(fù)雜的邏輯。

#Pythonresult = []for i in range(n): if cond1[i] and cond2[i]: result.append(0) elif cond1[i]: result.append(1) elif cond2[i]: result.append(2) else: result.append(3)?#NumPynp.where(cond1 & cond2, 0, np.where(cond1, 1, np.where(cond2, 2, 3)))?#利用布爾值在計算過程中可以被當(dāng)做0或1處理result = 1 * (con1 - cond2) + 2 * (con2 & -cond1) + 3 * -(cond1 | cond2)

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計方法

用于布爾型數(shù)組的方法

• 在使用基本統(tǒng)計方法時，布爾值會被強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為1和0，因此sum經(jīng)常被用來對布爾型數(shù)據(jù)中的True值計數(shù)。
• 另外還有兩個方法any()和all()，它們對布爾型數(shù)組非常有用。any()用于測試數(shù)組中是否存在一個或多個True，而all()則檢查數(shù)組中所有制是否都是True，兩個方法均返回布爾值結(jié)果。這兩個方法也可用于非布爾型數(shù)組，所有非0元素均會被當(dāng)作True。

排序

• 與Python內(nèi)置的列表類型一樣，NumPy數(shù)組也可以通過sort方法就地排序(會對原數(shù)組進(jìn)行操作)。
• 多維數(shù)組可以在任何一個軸向上進(jìn)行排序，只需將軸編號傳給sort即可。
• 頂級方法np.sort()返回的是數(shù)組的已排序副本，而就地排序則會修改數(shù)組本身。計算數(shù)組分位數(shù)最簡單的方法是對其進(jìn)行排序，然后取特定位置的值：

唯一化以及其他的集合邏輯。

• NumPy提供了一些針對一維ndarray()的基本集合運(yùn)算，最常用的可能要數(shù)np.unique()了，它用于找出數(shù)組中的唯一值并返回已排序的結(jié)果。

• 拿跟np.unique()等價的純Python代碼對比一下：

• 另一個函數(shù)np.in1d()用于測試一個數(shù)組中的值在另一個數(shù)組中的成員資格，返回一個布爾型數(shù)組：

總結(jié)

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