计算中使用log默认底数是2，你知道吗？

Numpy是Python中用于处理大规模数据的最有用的工具之一。它可以有效地处理各种数据类型，包括数组和矩阵。以下是Numpy在处理数据科学中最重要和最常用的一些函数的中文介绍：

创建数组：

1. `Array`：用于创建一维或数组。

2. `Linspace`：创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。

3. `Arange`：在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。

4. `Random.randint`：生成指定范围内的随机整数。

5. `Random.random`：生成随机浮点数样本。

6. `Zeroes`和`Ones`：创建全部为0或1的数组。

7. `Full`：创建一个单一值的n维数组。

数组操作：

8. `Min`和`Max`：返回数组中的最小值和最大值。

9. `Unique`：返回一个所有唯一元素排序的数组。

10. `Mean`：返回数组的平均数。

11. `Median`：返回数组的中位数。

12. `Digitize`：返回输入数组中每个值所属的容器的索引。

改变数组形状和维度：

13. `Reshape`：返回一个具有新形状的相同数据的新数组。

14. `Expand_dims`：用于扩展数组的维度。

15. `Squeeze`：通过移除一个单一维度来降低数组的维度。

统计和计数功能：

16. `Count_nonzero`：计算所有非零元素并返回它们的计数。

查找和索引功能：

介绍NumPy中的常用函数和操作

让我们了解如何通过NumPy进行数组分割和叠加操作。

使用`np.vsplit()`函数可以将一个数组垂直分割成多个子数组。例如：

python

A = np.array([[3, 4, 5, 2], [6, 7, 2, 6]])

np.vsplit(A, 2) 输出：[array([[3, 4, 5, 2]]), array([[6, 7, 2, 6]])]

还可以使用`np.hstack()`函数将数组水平叠加在一起。将两个数组横向连接。例如：

python

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

b = np.array([1, 4, 9, 16, 25])

np.hstack((a, b)) 输出：array([ 1, 2, 3, 4, 5, 1, 4, 9, 16, 25])

可以使用`np.vstack()`函数将数组垂直叠加在一起。例如：

python

np.vstack((a, b)) 输出：array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 1, 4, 9, 16, 25]])

这些是数组操作的基础部分。接下来，让我们看看如何比较数组。在NumPy中，可以使用`np.allclose()`函数检查两个数组是否在给定的公差范围内相等或近似相等。例如：

python

a = np.array([0.25, 0.4, 0.6, 0.32])

b = np.array([0.26, 0.3, 0.7, 0.32])

tolerance = 0.1 总公差值设置较小为示例目的。当公差设置为较大时，结果会发生变化。例如：tolerance = 0.5时返回True。这个函数中返回的布尔值用于确定两个数组是否相近。除了`np.allclose()`外，还可以使用`np.equal()`函数比较两个数组的每个元素是否完全相等。例如：arr1和arr2的每个元素是否匹配返回True或False。NumPy的重复操作可以实现元素的重复多次显示操作功能（仅改变显示的样式而不进行矩阵数学操作）。关于直方图和统计的分析通常涉及数据科学中的数据分析阶段。例如，可以使用`np.histogram()`函数计算直方图值。该函数返回直方图的边缘值和直方图的统计值数组。计算数据的百分位数是另一个常见的统计任务，可以通过`np.percentile()`函数完成。要计算数组的标准偏差和方差等度量，可以分别使用`np.std()`和`np.var()`函数进行计算沿特定轴的结果集标准差和方差的值作为参考点测量（相当于真实数据集间的间隔值）。在使用这些NumPy函数的同时还可以对浮点数进行特定打印格式的设置以清晰地查看输出信息细节数据之间的变化情况避免显示多余的数据信息影响阅读体验。最后保存和加载数据是数据处理过程中重要的步骤可以使用`np.savetxt()`函数保存数据到文本文件中然后使用`np.loadtxt()`函数从文本文件中加载数据到数组中方便后续的数据处理和分析工作。以上就是NumPy中常用的函数和操作介绍希望对你有所帮助。这些功能可以帮助你更好地处理和分析数据提高数据处理效率。