NumPy 进阶级：揭秘数据操作的奥秘

广播与通用函数

广播是 NumPy 的核心概念，它允许将标量或数组与具有不同形状的其他数组执行逐元素操作。通用函数 (ufunc) 是预定义的函数，应用于数组的每个元素。通过结合广播和 ufunc，可以实现高效且简洁的数据操作。

通用函数范例：

高级索引与切片

高级索引和切片提供了超出标准索引的灵活数据访问方式。布尔索引选择满足特定条件的元素，而花式索引和高级切片允许使用数组或列表索引多个轴上的元素。

高级索引范例：

数组聚合与归约

聚合函数用于对数组中数据进行分组或汇总。归约函数将数组中的元素减少为单个标量值。常见的聚合函数包括：

排序与唯一值

排序算法对数组的元素进行排序，而唯一值函数返回数组中唯一元素的集合。这些功能对于数据分析和数据清理非常有用。

排序范例：

唯一值范例：

广播、高级索引和聚合的结合

结合广播、高级索引和聚合可以实现复杂的数据操作。例如，可以对数组中的特定行或列求和，或对满足特定条件的元素进行计数。

范例：

性能优化

通过利用 NumPy 的矢量化、广播和高效的底层实现，可以优化数据操作的性能。其他性能优化技巧包括：

其他高级特性

NumPy 还提供了其他高级特性，例如：

用例

NumPy 的进阶技术在各种应用中都有用，包括：