m0_52854529的博客

使用.npy文件保存单个数组。使用.npz文件保存多个数组。使用文本文件保存数组时，使用.txt格式。根据需求选择合适的保存和加载方法。

矩阵加法：使用运算符或相应的 NumPy 函数。点积（内积）：使用运算符或np.dot函数。逐元素乘法（哈达玛积）：使用运算符或函数。广播机制：允许不同形状的数组进行操作。规则：从右向左对齐维度，扩展尺寸为 1 的维度，直至维度匹配。应用：简化数组操作，避免显式循环和手动填充数据。最后一个轴（维度）的变化频率最高，意味着在这个轴上的元素在内存中是连续存储的。第一个轴（维度）的变化频率最低，意味着在这个轴上的元素在内存中是间隔较大的。

特性Python 列表NumPy 数组返回结果返回新列表返回原数组的视图，数据共享多维切片只支持一维切片支持多维数组的切片操作步长支持正步长和负步长支持正负步长，且可以对每一维度使用不同步长高级索引（布尔、整数索引）不支持支持布尔索在 NumPy 中，整数索引（也称为整型数组索引）是一种强大的功能，允许你通过一个或多个整数数组来访问或修改数组中的特定元素。通过整数索引，你可以根据数组中的位置快速提取所需的数据。

np.vstack用于垂直堆叠（按行堆叠）数组。被堆叠的数组在除第一个维度外的所有维度上必须具有相同的形状。适用于一维数组和多维数组。通过np.vstack可以方便地将多个数组合并成一个更大的数组。np.hstack用于水平堆叠（按列堆叠）数组。被堆叠的数组在除第二个维度外的所有维度上必须具有相同的形状。适用于一维数组和多维数组。通过np.hstack可以方便地将多个数组合并成一个更大的数组。np.split用于将一个数组分割成多个子数组。

np.lexsort适用于需要根据多个关键字进行排序的情况。通过返回排序后的索引，你可以轻松地对原始数据进行重新排列。记住，keys参数中的顺序是从低优先级到高优先级，这意味着最后提供的关键字具有最高的优先级。是一个非常有用的函数，特别是在处理已排序数据时。它可以帮助你快速找到值应该插入的位置，而不需要对整个数组进行重新排序。记住，side参数决定了插入的具体位置，而sorter参数可以在不预先排序的情况下使用。