50个常用的 Numpy 函数详解

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Numpy是python中最有用的工具之一。 它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 numpy.array(object, dtype= None , *,             copy= True , order= 'K' , subok= False , ndmin= 0 , like= None ) Dtype:生成数组所需的数据类型。   ndim:指定生成数组的最小维度数。 import  numpy  as  np np.array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]) ---------------- array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series([ 'Male' , 'Male' , 'Female' ]) np.array(sex) ------------------------ array([ 'Male' ,  'Male' ,  'Female' ], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start, stop, num= 50 , endpoint= True ,         ………………………………