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【Day 10】Numpy基礎教學 - 數學統計運算、Fancy索引、陣列排序
閱讀時間約 5 分鐘
今天來到了第10天，也是我們Numpy的最後一天教學了，在前幾天都是介紹資料的處理與取值，今天則是要進入到運算的環節，也是處理好資料後需要進行分析前的一個步驟，那我們就開始吧!!
Ufunc
Ufunc是universal function的縮寫，簡單說就是這些函數能夠作用於narray中每一個元素，而不是針對narray對象操作，而Numpy提供了大量的Ufunc函數，這些函數在對narray進行運算的速度會比使用迴圈或者列表計算來的快上許多，但請注意，如果只是對單一個數值進行運算，python提供的運算會比unmpy來的有效率
四則運算
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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。
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NumPy 是 Python 語言的一個擴充程式庫，支援高階大規模的多維陣列與矩陣運算的數學函式函式庫。
NumPy 2.0.0 是自 2006 年以來的第一個主要發行版本，此重要版本標誌著 NumPy 發展歷程中的一項重要里程碑，為使用者提供了豐富的增強功能和改進，並為未來的功能開發奠定了基礎。
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
本文介紹了各種運算符的用法和優先級，包括算術運算符、比較運算符、賦值運算符、邏輯運算符、位元運算符、成員運算符和身份運算符。每種運算符都有詳細的描述和示例程式碼，幫助理解其功能和用法。
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
NumPy在圖像處理、機器學習、數學和統計學等領域中被廣泛應用。
以下是一些常見的應用場景：
數據處理和分析： NumPy提供了高效的多維數組（nd array）和相應的操作函數，使得對大型數據集進行快速、有效的操作變得容易。
Python 提供了一系列內建函式，其中一部分涉及數學和數學操作。
以下是一些常用的內建函式和數學相關的函式：
基本數學運算：
abs(x)： 返回 x 的絕對值。
result = abs(-5)
print(result) # 輸出: 5
max(iterable) 和 min(
在Python中，數值運算非常直觀，你可以使用標準的數學運算符號進行基本的數值運算。以下是一些基本的數值運算：
進行計算時，按照「先乘除後加減」的規則，並優先計算小括號刮起來的運算式。
print('答案:' ,(1+1)*2)
#答案: 4
復合型態的運算子
指定運算子 = 若是結合算術
NumPy 是 Python 語言的一個擴充程式庫，支援高階大規模的多維陣列與矩陣運算的數學函式函式庫。
NumPy 2.0.0 是自 2006 年以來的第一個主要發行版本，此重要版本標誌著 NumPy 發展歷程中的一項重要里程碑，為使用者提供了豐富的增強功能和改進，並為未來的功能開發奠定了基礎。
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
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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
NumPy在圖像處理、機器學習、數學和統計學等領域中被廣泛應用。
以下是一些常見的應用場景：
數據處理和分析： NumPy提供了高效的多維數組（nd array）和相應的操作函數，使得對大型數據集進行快速、有效的操作變得容易。
Python 提供了一系列內建函式，其中一部分涉及數學和數學操作。
以下是一些常用的內建函式和數學相關的函式：
基本數學運算：
abs(x)： 返回 x 的絕對值。
result = abs(-5)
print(result) # 輸出: 5
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#答案: 4
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