分享提高工作效率的numpy函数技巧与实例

提高工作效率的numpy函数技巧与实例分享

引言：在数据处理和科学计算领域，使用Python的numpy库是非常常见的。numpy提供了一系列强大的函数和工具，能够方便地进行大规模数据操作和计算。本文将介绍一些提高工作效率的numpy函数技巧，并提供具体的代码示例。

一、矢量化操作numpy的矢量化操作是其最强大的功能之一。通过矢量化操作，可以避免使用for循环对每个元素进行操作，从而大大提高运算速度。

示例代码1：计算矩阵的行、列的和

import numpy as np m = np.random.rand(1000, 1000) 1. 使用for循环 row_sum = np.zeros(1000) col_sum = np.zeros(1000) for i in range(1000): for j in range(1000): row_sum[i] += m[i][j] col_sum[j] += m[i][j] 1. 使用矢量化操作 row_sum = np.sum(m, axis=1) col_sum = np.sum(m, axis=0)登录后复制

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) weights = np.array([0.2, 0.3, 0.5]) 1. 使用for循环 result = 0 for i in range(3): result += a[i] * b[i] * weights[i] 1. 使用矢量化操作 result = np.dot(np.multiply(a, b), weights)登录后复制

示例代码3：计算数组的均方差

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) mean = np.mean(a) var = np.sqrt(np.mean((a - mean) ** 2)) 登录后复制

import numpy as np m = np.random.rand(1000, 1000) mean = np.mean(m, axis=1) m -= mean[:, np.newaxis]登录后复制

示例代码5：随机抽取数组中的部分元素

import numpy as np a = np.arange(100) np.random.shuffle(a) selected = a[:10]登录后复制

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) selected = a[a > 3]登录后复制

示例代码7：将数组的元素取绝对值

import numpy as np a = np.array([-1, -2, -3, 4, 5, 6]) abs_a = np.abs(a)登录后复制

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) sum_a = np.sum(a) mean_a = np.mean(a) max_a = np.max(a)登录后复制

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