NumPy 常用方法整理（含參數說明）#

1. 建立陣列（Array Creation）#

方法	說明	參數用途
np.array([1, 2, 3])	從 list 建立陣列	list: 欲轉為陣列的 Python list
np.zeros((2, 3))	建立全為 0 的 2x3 陣列	shape: 陣列形狀，如 (rows, cols)
np.ones((2, 3))	建立全為 1 的 2x3 陣列	同上
np.full((2, 2), 7)	建立所有值為 7 的 2x2 陣列	shape: 陣列形狀，fill_value: 欲填入的數值
np.eye(3)	建立 3x3 單位矩陣	N: 矩陣大小（N x N）
np.arange(0, 10, 2)	建立從 0 到 10 間隔為 2 的序列	start: 起始值，stop: 結束值（不含），step: 步長
np.linspace(0, 1, 5)	在 0 到 1 間平均產生 5 個數	start, stop, num: 數量
np.random.randint(0, 10, size=5)	隨機產生整數陣列	low, high: 範圍（含 low，不含 high），size: 數量

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2. 陣列屬性與操作#

方法	說明	參數用途
arr.shape	查看形狀	無參數，回傳 tuple
arr.ndim	查看維度數	無參數，回傳整數
arr.size	總元素數量	無參數，回傳整數
arr.dtype	元素型別	無參數，回傳型別
arr.reshape((3, 2))	改變形狀為 3x2	shape: 新的形狀，總元素數須一致
arr.flatten()	攤平成一維陣列	無參數
arr.T	轉置	無參數

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3. 數學運算#

方法	說明	參數用途
np.add(a, b) / a + b	加法	a, b: 陣列或數字，形狀需可對應
np.subtract(a, b) / a - b	減法	同上
np.multiply(a, b) / a * b	乘法	同上
np.divide(a, b) / a / b	除法	同上
np.power(a, b) / a ** b	a 的 b 次方	同上
np.sqrt(a)	開根號	a: 陣列或數值
np.exp(a)	e 的 a 次方	同上
np.log(a)	自然對數 ln(a)	同上

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4. 統計函數#

方法	說明	參數用途
arr.sum()	總和	axis: 指定維度（可選），例如 axis=0 沿列加總
arr.mean()	平均值	同上
arr.std()	標準差	同上
arr.var()	變異數	同上
arr.min()	最小值	同上
arr.max()	最大值	同上
arr.argmin()	最小值索引	同上
arr.argmax()	最大值索引	同上

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5. 邏輯與篩選#

方法	說明	參數用途
arr > 5	元素是否大於 5	5: 比較條件，回傳布林陣列
arr[arr > 5]	篩選大於 5 的值	條件表達式可組合使用
np.where(arr > 5, 1, 0)	條件為真則回傳 1，否則 0	condition, x, y: 條件為真則取 x 否則取 y
np.any(arr > 5)	是否有任一符合條件	condition: 條件式
np.all(arr > 5)	是否全部符合條件	同上