numpy基础（二）（常用函数、循环和向量化、布尔和掩码）

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分类专栏： numpy 文章标签： numpy
于 2023-12-06 10:05:54 首次发布
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版权

一、numpy常用函数

二、循环所需时间和向量化所需时间对比

结论：循环所需时间大于向量化操作时间

三、比较得到布尔数组、对布尔数组操作、掩码

Numpy布尔索引与掩码
新缸中之脑
08-29 1333
布尔索引是指根据布尔条件或掩码选择数组元素的过程。掩码可以是布尔数组或列表，其中 True 表示要选择的元素。布尔掩码遵循相同的原理，但使用 NumPy 布尔数组而不是列表。允许基于布尔逻辑而不是直接索引从 NumPy 数组中选择或过滤值。布尔数组/掩码中与 True 对应的元素会被选中，而 False 值则不会被选中。提供一种强大而灵活的方法，从数组中提取符合特定条件的元素。布尔索引和掩码非常适合条件选择和数组数据子集。在不创建副本的情况下对基础数据进行操作，从而实现高效的就地过滤。
NumPy掩码数组(Masked Arrays)教程
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在处理数据时,我们经常会遇到缺失或无效的数据条目。如果想在不删除这些数据的情况下跳过或标记它们,可能需要使用条件语句或过滤数据。NumPy的numpy.ma模块提供了掩码数组(masked arrays)功能,可以更方便地处理这种情况。数据部分是常规的numpy.ndarray,可以是任何形状或数据类型掩码是一个布尔数组,与数据形状相同fill_value是一个可用于替换无效条目的值想保留被掩码的值以便后续处理,而不需要复制数组需要处理多个带有各自掩码的数组。
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