在本文中，我想谈谈我一直用于分析数据的几个Numpy函数。 这绝不是一个详尽的清单，但是我认为将要讨论的工具将毫无例外地对所有人有用。

面对一项新任务，我一遍又一遍地想：“这是一件相当具体的事情，几乎没有内置功能。” 在Numpy的情况下，我常常错是错。

但是，让我们说清楚。 我们需要的唯一导入行：

其中（）

where（）函数将返回满足特定条件的元素。 让我们来看一个例子。

创建一个评级列表（ 任意 ）：

现在，您可以使用where（）查找大于3的估算值：

请注意，将返回搜索到的项目的索引 。

但这当然不是全部，该函数可以采用两个可选参数：

• 第一个将替换满足条件的值
• 第二个将对不满足条件的值执行此操作

由于本文旨在简短，因此我们将对此进行详细介绍。

argmin（），argmax（），argsort（）

argmin（）函数返回最小值的索引。 对于我们上面使用的同一组评分，结果将是：

您可能已经猜到了argmax（）恰好相反-返回最大元素的索引：

Trinity的最后一个argsort（）将返回数组排序元素的索引列表。 不要忘了它：您将在需要时遇到很多情况。

intersect1d（）

intersect1d（）函数将返回两个数组的交集，即 两者都有的独特元素。 与前面的示例不同，它不会返回索引，而是返回值本身。

创建两个数组：

查找常见元素：

allclose（）

最后，考虑allclose（）函数。 如果两个数组的元素在公差范围内相等，则将返回True 。 同样，您不知道在处理数据时需要多久一次一次。

我们将声明两个数组，其对应元素之间的差不超过0.2：

公差为0.1的allclose（）函数应返回False ：

将公差增加到0.2，以获得近似的数组相等性：

分词

不要计算我（ 和现在 ）被指责车轮发明的次数。 通常，我们认为我们的问题是独特的，没有人猜测要创建一种解决该问题的工具。 有时候这是对的，但是通常您会觉得自己是最后一个白痴，而不是您已经花费大量时间创建的那个标准函数，而是找到了一个方便的标准函数。

最好花一些时间探索流行图书馆的可能性，因为这要归功于图书馆的流行。

感谢您的阅读。