Python ndarray 方法总结
1. 简介
  Python 是一种优雅、高效、开放的动态语言。在数据科学和机器学习领域，Python 已经成为一种最受欢迎的语言。
  NumPy 是 Python 中用于科学计算的一个核心库。其中的 ndarray 对象（N-dimensional array object）是该库的核心。
  ndarray 是一个同类数据的多维容器，主要用于存储和处理数据。NumPy 中对 ndarray 提供了许多方法，这些方法可以对数据进行高效的操作。
2. 创建 ndarray
  NumPy 提供了多种方法来创建 ndarray：
  - 使用 array 函数：可以接受序列样式的输入，例如 Python 列表。
  - 使用 arange 函数：类似 Python 中的 range 函数，用于创建连续的一维数组。
  - 使用 linspace 函数：生成指定数量的等间隔样本。
  - 使用 random 函数：生成随机数组。
  - 使用 fromfunction 函数：通过函数计算来创建数组。
3. 数据访问
  NumPy 提供了多种方式来访问 ndarray 中的数据：
  - 使用切片：可以按照指定的步长和范围获取数组的子集。
  - 使用整数索引：可以按照指定的索引值获取数组中的元素。
  - 使用布尔索引：可以通过布尔值数组来获取数组中满足条件的元素。
4. 形状操作
  ndarray 对象的形状可以通过 reshape 方法来改变。
  另外，NumPy 还提供了一些其他的方法用于形状操作：
  - 使用 transpose 方法：用于交换数组的维度。
  - 使用 resize 方法：可以改变数组的形状。
  - 使用 concatenate 方法：用于沿指定轴连接数组。
  - 使用 split 方法：用于将数组沿指定轴分割。
5. 元素级操作
  NumPy 提供了许多元素级操作的方法，例如：
  - 使用 add/subtract/multiply/divide 方法：用于对数组进行加减乘除。
  - 使用 exp/log/sqrt 方法：用于计算数组中每个元素的指数、对数和平方根。
  - 使用 sin/cos/tan 方法：用于计算数组中每个元素的三角函数值。
6. 聚合函数
  NumPy 提供了一些聚合函数用于对数组进行聚合操作：
  - 使用 sum/max/min 方法：用于计算数组中元素的和、最大值和最小值。
  - 使用 mean/std/var 方法：用于计算数组中元素的平均值、标准差和方差。
  - 使用 argmax/argmin 方法：用于到数组中元素的最大值和最小值对应的索引。
7. 广播
  NumPy 中的广播（broadcasting）是一种强大的机制，它允许不同形状的数组在进行算术运算时具有相同的形状。
  当对一个数组与一个标量值进行运算时，该标量值会被广播到数组的每个元素上。
8. 排序
  NumPy 提供了一些排序方法来对数组进行排序操作：
  - 使用 sort 方法：用于对数组进行排序。
  - 使用 argsort 方法：用于返回排序后的元素索引。
9. 随机数生成
  NumPy 提供了 random 模块来生成随机数：
  - 使用 rand 方法：生成随机浮点数。
  - 使用 randint 方法：生成指定范围内的随机整数。python3 numpy教程
  - 使用 normal 方法：生成正态分布的随机数。
10. 线性代数
    NumPy 提供了 linalg 模块来进行线性代数运算：
    - 使用 dot 方法：进行矩阵乘法运算。
    - 使用 inv 方法：计算矩阵的逆。
    - 使用 det 方法：计算矩阵的行列式。
11. 总结
    NumPy 的 ndarray 对象提供了丰富的方法用于对数组进行各种操作。通过灵活使用这些方法，我们可以高效地处理和分析数据，从而取得更好的科研和工程成果。希望本文对读者对 Python ndarray 方法有所帮助，谢谢阅读！

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