NumPy for Data Science andMachine Learning: An Introduction to Numerical Computation in Python (numpy访问数组数据)

NumPy 是 Python 中用于科学计算的强大库。它提供了强大的多维数组对象，可以轻松地存储和处理大量数据。

NumPy数组概述

NumPy 数组是一个固定长度、同种数据类型的数据集合。它可以用以下方式创建：

import numpy as np从列表创建数组
my_Array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])从范围创建数组
my_array = np.arange(10)从单个值创建数组
my_array = np.full((3, 3), 5)

访问数组元素

可以通过索引访问 NumPy 数组中的元素。索引可以是整数、切片或布尔掩码：

 获取第一个元素
my_array[0]获取最后三个元素
my_array[-3:]获取所有奇数索引的元素
my_array[1::2]获取特定元素
my_array[1, 2]

布尔索引

布尔索引使用布尔数组作为索引。它返回满足条件的元素：

 获取大于 3 的元素
my_array[my_array > 3]

修改数组元素

与访问数组元素类似，也可以修改数组元素：

 修改第一个元素
my_array[0] = 10修改所有奇数索引的元素
my_array[1::2] = 100修改特定元素
my_array[1,2] = 200

高级索引

NumPy 提供了高级索引技术，可以方便地处理复杂的多维数据：

Fancy Indexing

Fancy 索引使用数组或列表索引数组元素。它返回满足条件的元素的数组：

 获取特定列
my_array[[0, 2, 4]]获取特定行和列
my_array[[0, 2], [0, 2]]

广播

广播允许在不同大小的数组上执行操作。较小的数组会自动复制到较大的数组中：

 相加两个不同大小的数组
my_array + np.array([10, 20, 30])

总结

访问和修改 NumPy 数组数据是数据科学和机器学习中的一项基本技能。通过理解索引和高级索引技术，你可以有效地处理多维数据，充分利用 NumPy 的强大功能。

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