作者 | 黃偉呢 責編 | 歐陽姝黎

原本是不想專門講述Numpy函數的，但是今天又有人問起。為此給大家總結了這12個Numpy高級函數，大家一定要掌握，因為它真的很好用！很好用！很好用！

在正式講述12個函數之前，先看看大綱，辛苦整理，記得保存。

np.where(condition,x,y)

• 用法一：滿足條件(condition)，輸出x，不滿足輸出y。

• 用法二：篩選出滿足條件(condition)的元素。

例一：查找數組中大于5的值，并返回。對于小于等于5的部分，直接用5代替；

import numpy as np

x = np.array([1,3,5,7,9])

z = x > 5

z

np.where(z,x,5)

結果如下：【下面截圖錯誤，大家自行練習】

例二：查找數組中大于18歲的人，并返回它們的下标；

y = np.array([19,35,15,25,10])

y

z = y > 18

z

np.where(z)

結果如下：

• np.cumsum：按照不同軸，計算元素的累加和。

• np.cumprod：按照不同軸，計算元素的累乘積。

• 注意：若不設置axis，則會自動将數組拉成一條直線，然後進行累加或累乘。

如果不設置axis：

x = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])

x

np.cumsum(x)

np.cumprod(x)

結果如下：

axis=0表示【按列方向操作】；

axis=1表示【按行方向操作】；

np.cumsum(x,axis=0)

np.cumsum(x,axis=1)

結果如下：

np.cumprod(x,axis=0)

np.cumprod(x,axis=1)

結果如下：

• np.argmin：按照不同軸，返回最小值元素的下标。

• np.argmax：按照不同軸，返回最大值元素的下标。

• 注意：若不設置axis，則會自動将數組拉成一條直線，返回最大值、最小值元素的下标。

如果不設置axis：

x = np.array([[2,1,7],[6,0,3],[5,4,8]])

x

np.argmin(x)

np.argmax(x)

結果如下：

axis=0表示【按列方向操作】；

axis=1表示【按行方向操作】；

np.argmin(x,axis=0)

np.argmin(x,axis=1)

結果如下：

np.argmax(x,axis=0)

np.argmax(x,axis=1)

結果如下：

• np.sort：按照不同軸，進行元素排序。

• 默認是按照行操作，相當于axis=1。

x = np.array([[2,1,7],[6,0,3],[5,4,8]])

x

np.sort(x)

np.sort(x,axis=1)

結果如下：

np.sort(x,axis=0)

結果如下：

如圖所示 （六合一）

① unique

② np.in1d

③ np.intersect1d

④ np.union1d

⑤ np.setdiff1d

⑥ np.setxor1d

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