付費限定
【Day 9】Numpy基礎教學 - 陣列索引、切片、重塑、調整大小
更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
今天來到了第9天的教學，我們繼續來進行Numpy的教學，今天主要教的內容為陣列索引、重塑(reshape)，以及調整大小等操作，那我們就開始吧!!
陣列索引
在Day8時，我們都是將陣列直接全部輸出出來，但有時我們可能只是需要陣列中的某部分，那要怎麼做呢?這時就是需要用到「索引」拉
因為我們要繼續用到Day8最後所建立的3個不同維度的陣列，所以我們先重新建立一次
以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 1601 字、0
則留言，僅發佈於30天速成:python從入門到股市分析你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
175會員
59內容數
我出生於財務金融與資訊背景，滿20歲便開始踏入股市。從當初對股市一無所知的菜鳥，到現在成為一名專注於AI股市研究的分析師，這是我的成長歷程。
我崇尚彼得·林區所強調的理念，認為在生活和工作中觀察，從周遭環境中挑選出適合投資的股票，並搭配近期快速崛起的程式交易、大數據分析等AI技術，立志打造輕鬆又便利的投資之路。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
Array可以說是各種語言除了基本型別之外，最常用的資料型別與容器之一了。
Array 這種連續格子狀的資料結構，在Python要怎麼表達呢?
建立一個空的陣列
最簡單也最直接的寫法就是
array = [] # Python list [] 就對應到大家熟知的array 陣列型態的資料結
前言
對標題上的這兩個項目有疑惑，不知道它們返回的資料的不同；查找資料後記錄下來，讓自己以後可以回來翻閱。
正文
numpy.ndarray.flatten：返回攤平的一維array，可參考NumPy: numpy.ndarray.flatten() function，有示意圖
te
np.unique 是 NumPy 庫中的一個函數，用於找出陣列中的相同的數值。這個函數可以單純過濾只取唯一值出來，也可以選擇性地返回這些唯一值在原始陣列中的中的索引和計數。
函式
unique = np.unique(ar, return_index=False, return_inver
NumPy（Numeric Python）是Python中用於科學計算的核心庫之一。它提供了高性能的多維陣列對象（即ndarray）以及用於處理這些陣列的各種函數和工具。
在NumPy中，有幾個常用的指令可以用來創建陣列
分享在網路上看到的陣列題目。通常 for...of 的 value 是陣列中的每個值，那如果我們在迭代中對陣列操作會發生什麼事？
題目來源：https://x.com/_jayphelps/status/1774640511158022335?s=20
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
在這篇文章中，我們講述瞭如何使用numpy.where方法查找Numpy數組中值的索引。除了介紹了numpy.where的基本用法外，還舉了一些應用實例進行了詳細說明。文章最後提供了其他應用領域以及相關參考文獻。
NumPy 提供了一種 N 維數組類型 ndarray（N-dimensional array） ，它描述了相同類型的「數據類型」的集合。
多維數組： ndarray 是一個 N 維數組，其中 N 可以是任意整數。一維數組是向量，二維數組是矩陣
題目敘述
題目會給定我們兩個整數陣列作為輸入nums1, nums2，要求我們找出兩個陣列的差異值。
找出在nums1但是不在nums2的元素，以陣列的形式放在answer[0]輸出。
找出在nums2但是不在nums1的元素，以陣列的形式放在answer[1]輸出。
題目的原文敘述
題目敘述
題目給定我們一個輸入陣列nums
要求我們以正、負交叉排列的方式重組陣列，並且必須保持原本的相對順序。
並且以陣列的形式輸出返回答案。
例[5, 1, -2, -3] 重排後為 [5, -2, 1, -3]
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
Array可以說是各種語言除了基本型別之外，最常用的資料型別與容器之一了。
Array 這種連續格子狀的資料結構，在Python要怎麼表達呢?
建立一個空的陣列
最簡單也最直接的寫法就是
array = [] # Python list [] 就對應到大家熟知的array 陣列型態的資料結
前言
對標題上的這兩個項目有疑惑，不知道它們返回的資料的不同；查找資料後記錄下來，讓自己以後可以回來翻閱。
正文
numpy.ndarray.flatten：返回攤平的一維array，可參考NumPy: numpy.ndarray.flatten() function，有示意圖
te
np.unique 是 NumPy 庫中的一個函數，用於找出陣列中的相同的數值。這個函數可以單純過濾只取唯一值出來，也可以選擇性地返回這些唯一值在原始陣列中的中的索引和計數。
函式
unique = np.unique(ar, return_index=False, return_inver
NumPy（Numeric Python）是Python中用於科學計算的核心庫之一。它提供了高性能的多維陣列對象（即ndarray）以及用於處理這些陣列的各種函數和工具。
在NumPy中，有幾個常用的指令可以用來創建陣列
分享在網路上看到的陣列題目。通常 for...of 的 value 是陣列中的每個值，那如果我們在迭代中對陣列操作會發生什麼事？
題目來源：https://x.com/_jayphelps/status/1774640511158022335?s=20
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
在這篇文章中，我們講述瞭如何使用numpy.where方法查找Numpy數組中值的索引。除了介紹了numpy.where的基本用法外，還舉了一些應用實例進行了詳細說明。文章最後提供了其他應用領域以及相關參考文獻。
NumPy 提供了一種 N 維數組類型 ndarray（N-dimensional array） ，它描述了相同類型的「數據類型」的集合。
多維數組： ndarray 是一個 N 維數組，其中 N 可以是任意整數。一維數組是向量，二維數組是矩陣
題目敘述
題目會給定我們兩個整數陣列作為輸入nums1, nums2，要求我們找出兩個陣列的差異值。
找出在nums1但是不在nums2的元素，以陣列的形式放在answer[0]輸出。
找出在nums2但是不在nums1的元素，以陣列的形式放在answer[1]輸出。
題目的原文敘述
題目敘述
題目給定我們一個輸入陣列nums
要求我們以正、負交叉排列的方式重組陣列，並且必須保持原本的相對順序。
並且以陣列的形式輸出返回答案。
例[5, 1, -2, -3] 重排後為 [5, -2, 1, -3]
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input: