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[`numpy.where`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html) 函数用于根据条件选择元素，返回符合条件的元素或者它们的索引。`where`函数在数据处理和分析中非常实用，适用于替换数组中的值、筛选数据、条件赋值等操作。

全面解析NumPy的astype函数：高效数据类型转换指南。[`numpy.ndarray.astype`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.astype.html) 函数用于将数组的数据类型转换为指定的类型。它可以高效地处理大规模数据的类型转换，对于科学计算和数据分析中的数据预处理尤为重要。

全面解析NumPy的bitwise_xor函数：高效按位异或操作指南

全面解析NumPy的bitwise_or函数：高效按位或操作指南

全面解析NumPy的bitwise_and函数：高效按位与操作指南

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NumPy线性代数模块详解：掌握numpy.linalg的核心功能

深入理解NumPy的dot函数：矩阵乘法与点积运算详解

深入理解NumPy的cov函数：计算协方差矩阵的完整指南

用NumPy计算相关系数：详解numpy.corrcoef函数及应用。`numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None)`计算输入数组的皮尔逊相关系数矩阵。皮尔逊相关系数衡量的是两个变量间线性相关程度，范围从-1（完全负相关）到1（完全正相关），0表示无线性关系。

权威指南：使用NumPy的percentile函数进行百分位数计算

掌握NumPy的histogram函数：数据直方图的生成与应用详解。`numpy.histogram(a, bins=10, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None)`用于计算一维数组`a`中元素的频率分布。它将数据划分为若干个连续的区间（bin），然后统计每个区间内数据点的数量，从而生成直方图。

使用NumPy的searchsorted函数进行高效数组查找：详细指南

全面解析NumPy的argsort函数：高效排序和索引处理技巧

全面解析NumPy的sort函数：高效排序算法与应用技巧

掌握NumPy的divide函数：执行高效的数组除法操作

深入了解NumPy的multiply函数：高效矩阵和数组乘法指南

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【NumPy】全面解析array函数：多维数组的灵活创建与操作