NumPy：Python 面试中必须掌握的数组技巧！

NumPy 是 python 中一个非常重要的数据处理库，它提供了高效的数组操作工具，极大地简化了数据处理和科学计算的工作。在 Python 面试中，掌握 NumPy 库的使用技巧是非常重要的，这篇文章将介绍几个必须掌握的数组技巧。

1. 创建数组

创建数组是 NumPy 库最基本的操作之一。NumPy 提供了多种方式来创建数组，例如使用 array() 函数、arange() 函数、linspace() 函数等。

使用 array() 函数创建数组：

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

使用 arange() 函数创建数组：

# 创建一维数组
arr3 = np.arange(10)
print(arr3)

# 创建二维数组
arr4 = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(arr4)

输出结果为：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

使用 linspace() 函数创建数组：

# 创建一维数组
arr5 = np.linspace(0, 1, 5)
print(arr5)

# 创建二维数组
arr6 = np.linspace(0, 1, 12).reshape(3, 4)
print(arr6)

输出结果为：

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]
[[0.         0.09090909 0.18181818 0.27272727]
 [0.36363636 0.45454545 0.54545455 0.63636364]
 [0.72727273 0.81818182 0.90909091 1.        ]]

2. 数组索引和切片

数组索引和切片是 NumPy 库中必须掌握的技巧之一。通过数组索引和切片，可以方便地获取数组中的元素。

使用数组索引获取元素：

arr7 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr7[0])
print(arr7[-1])

输出结果为：

1
5

使用数组切片获取元素：

arr8 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr8[:3])
print(arr8[2:])
print(arr8[1:4])

输出结果为：

[1 2 3]
[3 4 5]
[2 3 4]

3. 数组运算

NumPy 库提供了多种数组运算工具，例如加、减、乘、除等。数组运算可以方便地对数组进行处理。

数组加法：

arr9 = np.array([1, 2, 3])
arr10 = np.array([4, 5, 6])
print(arr9 + arr10)

输出结果为：

[5 7 9]

数组乘法：

arr11 = np.array([1, 2, 3])
arr12 = np.array([4, 5, 6])
print(arr11 * arr12)

输出结果为：

[ 4 10 18]

4. 数组操作

NumPy 库提供了多种数组操作工具，例如转置、排序、去重等。

数组转置：

arr13 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr13.transpose())

输出结果为：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

数组排序：

arr14 = np.array([3, 2, 1, 4, 5])
print(np.sort(arr14))

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

数组去重：

arr15 = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5])
print(np.unique(arr15))

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

总结

本文介绍了 NumPy 库中必须掌握的数组技巧，包括创建数组、数组索引和切片、数组运算、数组操作等。这些技巧在 Python 面试中经常被提及，掌握这些技巧可以帮助你更好地处理数据和进行科学计算。