NumPy 大全：数据处理的百科全书
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数组操作
NumPy的核心功能围绕数组操作。它提供了一系列函数来创建、操纵和转换数组，包括：
- 创建数组：
array(),zeros(),ones(),empty() - 数组属性：
shape,ndim,size,dtype - 数组索引和切片：
[ ],[:],[::],[::-1] - 数组广播：支持不同形状数组之间的操作
- 线性代数运算：
dot(),inv(),svd(),eigh() - 统计函数：
mean(),std(),min(),max()
数据清理
NumPy还提供用于数据清理和转换的广泛功能，包括：
- 丢失值处理：
isnan(),isinf(),where() - 规范化和标准化：
normalize(),scale() - 类型转换：
astype(),int(),float() - 数据清洗：
unique(),delete(),sort()
数据操作
NumPy为处理和操作数组提供了各种工具，包括：
- 数学运算：
+-*/,**,%,log(),exp() - 比较运算：
==,!=,<,>,<=,>= - 布尔运算：
&,|,~,xor() - 条件选择：
where(),choose() - 聚合函数：
sum(),prod(),cumsum(),cumprod()
文件输入/输出
NumPy可以轻松地从文件中读取和写入数组，支持各种文件格式，包括：
- 文本文件：
loadtxt(),savetxt() - 二进制文件：
load(),save() - HDF5文件：
savez(),loadz()
其他功能
NumPy还包含以下其他有用功能：
- 随机数生成：
random(),rand() - 线性插值：
interp1d(),interp2d() - 快速傅里叶变换：
fft(),ifft() - 并行计算：
numpy.parallel模块
优点
- 强大的多维数组处理功能
- 广泛的数据清理和操作工具
- 支持多种文件格式进行文件输入/输出
- 集成了许多其他功能，如随机数生成和并行计算
- 科学计算和数据分析的行业标准
缺点
- 对于大型数据集，可能效率较低
- 对于非数组数据类型，支持有限
- 需要一些编程经验才能有效使用
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