NumPy 的常用方法是什么？

关键要点

• NumPy的常用统计方法包括np.mean()、np.sum()、np.max()、np.min()、np.std()和np.var()等。
• np.argmax()和np.argmin()用于返回最值所在的位置索引，与返回最值本身的函数不同。
• np.cumsum()用于计算累加和，np.cumprod()用于计算累乘积。
• np.all()和np.any()用于进行逻辑判断，np.unique()用于获取数组中的唯一值。
• 对于多维数组，通过指定axis参数可以控制统计运算的维度，axis=0代表按列计算，axis=1代表按行计算。

怎么选 / 怎么做

NumPy的常用方法可按功能分类使用：
- 集中趋势与离散程度：使用np.mean()、np.sum()、np.max()/np.min()、np.std()、np.var()。
- 索引与位置：使用np.argmax()、np.argmin()获取最值索引。
- 累积计算：使用np.cumsum()、np.cumprod()。
- 逻辑判断：使用np.all()、np.any()。
- 数据去重：使用np.unique()。
关键是在多维数组中正确使用axis参数指定计算方向。

常见问题

np.max()和np.argmax()有什么区别？

np.max()返回最大值本身，np.argmax()返回最大值的位置索引。

axis参数在二维数组中是什么意思？

axis=0代表按列计算，axis=1代表按行计算。

np.unique()有什么作用？

返回数组中的唯一值，并默认进行排序。