NumPy陣列操作堆積疊分割排序與元素尋找

NumPy 是 Python 資料科學領域的核心函式庫，其高效的陣列操作是許多科學計算和資料分析的基礎。理解和掌握 NumPy 陣列操作對於提升程式碼效能和簡化資料處理流程至關重要。本文將會詳細介紹 NumPy 陣列的堆積疊、分割、排序以及元素尋找等常用操作，並輔以程式碼範例和圖表說明，幫助讀者更深入地理解這些技術。從dstack函式的陣列堆積疊開始，到split、vsplit、hsplit以及array_split等不同分割方法，再到sort函式的排序應用，最後介紹where函式的元素尋找技巧，本文涵蓋了 NumPy 陣列操作的各種導向。無論是處理一維、二維還是多維陣列，甚至是字串和結構化陣列，本文都提供了相應的解決方案和實務上的應用案例。

使用NumPy的dstack函式進行陣列堆積疊

NumPy的dstack函式用於沿著新的軸（第三軸）堆積疊陣列。這個函式可以用於1D和2D陣列。

堆積疊1D陣列

當你使用dstack函式堆積疊1D陣列時，會建立一個新的軸（第三軸），然後沿著這個軸堆積疊陣列。

import numpy as np

myarr1 = np.array([1, 2, 3])
myarr2 = np.array([11, 12, 13])

myarr3 = np.dstack((myarr1, myarr2))

print(f"dstack array is {myarr3}")
print(f"dstack 1-D array shape is {myarr3.shape}")

輸出結果：

dstack array is [[[ 1 11]
  [ 2 12]
  [ 3 13]]]
dstack 1-D array shape is (3, 1, 2)

堆積疊2D陣列

當你使用dstack函式堆積疊2D陣列時，會建立一個新的軸（第三軸），然後沿著這個軸堆積疊陣列。

a = np.arange(11, 17).reshape(3, 2)
b = np.arange(1, 7).reshape(3, 2)

print(f"dstack 2-D array is : {np.dstack((a, b))}")
print(f"dstack 2-D array shape is : {np.dstack((a, b)).shape}")

輸出結果：

dstack 2-D array is : [[[11  1]
  [12  2]]

 [[13  3]
  [14  4]]

 [[15  5]
  [16  6]]]
dstack 2-D array shape is : (3, 2, 2)

注意：在上面的例子中，dstack函式沿著新的軸（第三軸）堆積疊了2D陣列a和b。結果是一個新的3D陣列，它的形狀是(3, 2, 2)。

NumPy 陣列分割

NumPy 中的陣列分割是一種強大的功能，允許您將大型陣列分割成較小的子陣列，以便於資料預處理、平行計算和資料分析。這種功能在許多應用中都非常重要，包括機器學習、訊號處理和科學計算。

陣列分割的優點

陣列分割有幾個優點：

資料預處理：透過將大型陣列分割成較小的子陣列，可以更有效地進行資料預處理和分析。
平行計算：陣列分割可以將資料分配到多個計算單元中，從而實作平行計算和加速計算速度。
資料組織：陣列分割可以幫助組織資料以便於特定的分析任務，例如交叉驗證和時間序列分析。

split() 函式

NumPy 中的 split() 函式可以將一個陣列分割成多個子陣列。這個函式可以根據指定的軸和索引或節數進行分割。

split() 函式語法

mynp.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

其中：

ary 是要分割的陣列。
indices_or_sections 是分割的索引或節數。
axis 是分割的軸，預設為 0。

示例

以下是 split() 函式的示例：

import numpy as np

# 建立一個 1-D 陣列
myarr1 = np.arange(1, 7)

# 分割陣列成 3 個子陣列
myarr2 = np.split(myarr1, 3)

print(f"陣列型別是：{type(myarr2)}")
print(f"子陣列是：{myarr2}")

# 建立一個 2-D 陣列
myarr3 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 分割陣列成 2 個子陣列
myarr4 = np.split(myarr3, 2, axis=0)

print(f"子陣列是：{myarr4}")

內容解密：

在上面的示例中，我們使用 np.split() 函式將一個 1-D 陣列分割成 3 個子陣列。然後，我們將一個 2-D 陣列分割成 2 個子陣列。split() 函式傳回一個包含子陣列的列表。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立陣列] --> B[分割陣列]
    B --> C[傳回子陣列列表]
    C --> D[列印子陣列]

在這個流程圖中，我們展示瞭如何建立一個陣列，然後使用 split() 函式將其分割成子陣列。最後，我們列印預出子陣列列表。

瞭解 NumPy 中的陣列分割

NumPy 提供了多種方法來分割陣列，包括根據指定的部分數量或根據特定的索引位置進行分割。在本文中，我們將探討如何使用 numpy.split() 函式來分割 1-D 和 2-D 陣列。

1-D 陣列分割

首先，讓我們建立一個 1-D 陣列，並將其分割為指定的部分數量。

import numpy as np

# 建立 1-D 陣列
myarr = np.arange(1, 7)

# 分割陣列為 3 個部分
result = np.split(myarr, 3)

print("分割後的結果：")
print(result)

輸出：

分割後的結果：
[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

如您所見，陣列被成功分割為 3 個部分。

2-D 陣列分割

接下來，讓我們建立一個 2-D 陣列，並將其分割為指定的部分數量。

import numpy as np

# 建立 2-D 陣列
myarr = np.arange(1, 19).reshape(6, 3)

# 分割陣列為 2 個部分，沿著 axis=0
result = np.split(myarr, 2, axis=0)

print("分割後的結果：")
print(result)

輸出：

分割後的結果：
[array([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]), array([[10, 11, 12],
        [13, 14, 15],
        [16, 17, 18]])]

如您所見，陣列被成功分割為 2 個部分，沿著 axis=0。

根據索引進行分割

最後，讓我們建立一個 1-D 陣列，並將其分割為指定的索引位置。

import numpy as np

# 建立 1-D 陣列
myarr = np.arange(1, 11)

# 分割陣列在索引 3 和 6 處
result = np.split(myarr, [3, 6])

print("分割後的結果：")
print(result)

輸出：

分割後的結果：
[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8, 9, 10])]

如您所見，陣列被成功分割為 3 個部分，在索引 3 和 6 處。

NumPy陣列分割：vsplit()和hsplit()函式

NumPy提供了多種方法來分割陣列，包括vsplit()和hsplit()函式。這些函式允許您根據特定的索引或節數來分割陣列。

vsplit()函式

vsplit()函式用於根據指定的索引或節數來垂直分割2D陣列。以下是vsplit()函式的語法：

mynp.vsplit(ary, indices_or_sections)

其中，ary是要被分割的陣列，indices_or_sections是指定分割的索引或節數。

範例1：根據節數分割

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(1, 17).reshape(4, 4)

print("Eg1: 根據節數分割................")
print(f"vsplit:2 {mynp.vsplit(myarr1, 2)}")
print(f"vsplit:4 {mynp.vsplit(myarr1, 4)}")

輸出：

Eg1: 根據節數分割................
vsplit:2 [array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]]), array([[ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])]
vsplit:4 [array([[1, 2, 3, 4]]), array([[5, 6, 7, 8]]), array([[ 9, 10, 11, 12]]), array([[13, 14, 15, 16]])]

範例2：根據索引分割

print("Eg2: 根據索引分割................")
print(f"vsplit:2 {mynp.vsplit(myarr1, [2, 3])}")

輸出：

Eg2: 根據索引分割................
vsplit:2 [array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]]), array([[ 9, 10, 11, 12]]), array([[13, 14, 15, 16]])]

hsplit()函式

hsplit()函式用於根據指定的索引或節數來水平分割2D陣列。以下是hsplit()函式的語法：

mynp.hsplit(ary, indices_or_sections)

其中，ary是要被分割的陣列，indices_or_sections是指定分割的索引或節數。

範例1：根據節數分割

myarr1 = mynp.arange(1, 17).reshape(4, 4)

print("Eg1: 根據節數分割................")
print(f"hsplit:2 {mynp.hsplit(myarr1, 2)}")
print(f"hsplit:4 {mynp.hsplit(myarr1, 4)}")

輸出：

Eg1: 根據節數分割................
hsplit:2 [array([[1, 2],
       [5, 6],
       [9, 10],
       [13, 14]]), array([[3, 4],
       [7, 8],
       [11, 12],
       [15, 16]])]
hsplit:4 [array([[1],
       [5],
       [9],
       [13]]), array([[2],
       [6],
       [10],
       [14]]), array([[3],
       [7],
       [11],
       [15]]), array([[4],
       [8],
       [12],
       [16]])]

範例2：根據索引分割

print("Eg2: 根據索引分割................")
print(f"hsplit:2 {mynp.hsplit(myarr1, [2, 3])}")

輸出：

Eg2: 根據索引分割................
hsplit:2 [array([[1, 2],
       [5, 6],
       [9, 10],
       [13, 14]]), array([[3],
       [7],
       [11],
       [15]]), array([[4],
       [8],
       [12],
       [16]])]

NumPy陣列分割

NumPy提供了多種方法來分割陣列，包括vsplit和hsplit。這些方法可以根據不同的需求將陣列分割成多個子陣列。

vsplit

vsplit方法可以根據指定的索引或節數將陣列垂直分割成多個子陣列。以下是vsplit方法的語法：

mynp.vsplit(ary, indices_or_sections)

其中，ary是要分割的陣列，indices_or_sections是指定的索引或節數。

範例1：根據節數分割

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(1, 17).reshape(4, 4)
print("Eg1: 根據節數分割................")
print(f"vsplit:4 {mynp.vsplit(myarr1, 4)}")

輸出：

Eg1: 根據節數分割................
vsplit:4 [array([[1, 2, 3, 4]]), array([[5, 6, 7, 8]]), array([[ 9, 10, 11, 12]]), array([[13, 14, 15, 16]])]

範例2：根據索引分割

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(1, 17).reshape(4, 4)
print("Eg2: 根據索引分割................")
print(f"vsplit:2 {mynp.vsplit(myarr1, 2)}")

輸出：

Eg2: 根據索引分割................
vsplit:2 [array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]]), array([[ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])]

hsplit

hsplit方法可以根據指定的索引或節數將陣列水平分割成多個子陣列。以下是hsplit方法的語法：

mynp.hsplit(ary, indices_or_sections)

其中，ary是要分割的陣列，indices_or_sections是指定的索引或節數。

範例1：根據節數分割

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(1, 9).reshape(2, 4)
print("Eg1: 根據節數分割................")
print(f"hsplit:2 {mynp.hsplit(myarr1, 2)}")

輸出：

Eg1: 根據節數分割................
hsplit:2 [array([[1, 2],
       [5, 6]]), array([[3, 4],
       [7, 8]])]

範例2：根據索引分割

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(1, 9).reshape(2, 4)
print("Eg2: 根據索引分割................")
print(f"hsplit: {mynp.hsplit(myarr1, [2, 3])}")

輸出：

Eg2: 根據索引分割................
hsplit: [array([[1, 2],
       [5, 6]]), array([[3],
       [7]]), array([[4],
       [8]])]

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[陣列] --> B[根據節數或索引分割]
    B --> C[使用vsplit或hsplit方法]
    C --> D[生成多個子陣列]
    D --> E[傳回結果]

這個圖表展示了NumPy陣列分割的流程，從原始陣列開始，根據節數或索引進行分割，使用vsplit或hsplit方法，生成多個子陣列，最終傳回結果。

深度分割：使用NumPy的dsplit()函式

NumPy提供了一個強大的函式dsplit()，用於將三維陣列沿著軸2（深度）分割為多個子陣列。這個函式的語法如下：

mynp.dsplit(ary, indices_or_sections)

其中，ary是要被分割的陣列，indices_or_sections是分割的依據，可以是整數或列表。

根據節數的分割

下面的例子展示瞭如何使用dsplit()函式根據節數進行分割：

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(24).reshape(2, 3, 4)

print("根據節數的分割:")
print(mynp.dsplit(myarr1, 2))

輸出結果：

根據節數的分割:
[array([[[ 0,  1],
        [ 4,  5],
        [ 8,  9]],

       [[12, 13],
        [16, 17],
        [20, 21]]]), array([[[ 2,  3],
        [ 6,  7],
        [10, 11]],

       [[14, 15],
        [18, 19],
        [22, 23]]])]

根據索引的分割

下面的例子展示瞭如何使用dsplit()函式根據索引進行分割：

import numpy as mynp

myarr1 = mynp.arange(24).reshape(2, 3, 4)

print("根據索引的分割:")
print(mynp.dsplit(myarr1, [1, 3]))

輸出結果：

根據索引的分割:
[array([[[ 0],
        [ 4],
        [ 8]],

       [[12],
        [16],
        [20]]]), array([[[ 1,  2],
        [ 5,  6],
        [ 9, 10]],

       [[13, 14],
        [17, 18],
        [21, 22]]]), array([[[ 3],
        [ 7],
        [11]],

       [[15],
        [19],
        [23]]])]

內容解密：

dsplit()函式可以根據節數或索引進行分割。
當根據節數進行分割時，函式會將陣列沿著軸2分割為指定節數的子陣列。
當根據索引進行分割時，函式會將陣列沿著軸2分割為指定索引位置的子陣列。
dsplit()函式傳回一個列表，包含分割後的子陣列。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[陣列] -->|dsplit()|> B[根據節數的分割]
    B --> C[子陣列1]
    B --> D[子陣列2]
    A -->|dsplit()|> E[根據索引的分割]
    E --> F[子陣列1]
    E --> G[子陣列2]
    E --> H[子陣列3]

圖表翻譯：dsplit()函式可以根據節數或索引進行分割，傳回一個列表，包含分割後的子陣列。

使用 NumPy 的 `array_split` 函式進行不均勻陣列分割

在進行資料分析和處理時，經常需要將陣列分割成多個子陣列。NumPy 的 array_split 函式提供了一種方便的方式來實作這一功能，尤其是在需要進行不均勻分割時。

`array_split` 函式的語法

array_split 函式的基本語法如下：

numpy.array_split(ary, indices_or_sections, axis=0)

其中，ary 是要被分割的陣列，indices_or_sections 是分割的數量或索引，axis 是指定分割的軸向（預設為 0）。

不均勻分割的原理

當 indices_or_sections 不是 ary 的大小的倍數時，array_split 會傳回 a % n 個子陣列，其大小為 a//n + 1，其中 a 是 ary 的大小，n 是分割的數量。其餘的子陣列大小為 a//n。

示例程式碼

以下是一個示例程式碼，展示瞭如何使用 array_split 函式進行不均勻分割：

import numpy as np

# 建立一個 1-D 陣列
myarr1 = np.arange(10)

# 將 myarr1 分割成 3 個子陣列
myarraysplit = np.array_split(myarr1, 3)

print("1-D 陣列分割結果：")
print(myarraysplit)

# 建立一個 2-D 陣列
myarr2 = np.arange(10).reshape(5, 2)

# 將 myarr2 分割成 4 個子陣列
myarraysplit2 = np.array_split(myarr2, 4)

print("2-D 陣列分割結果：")
print(myarraysplit2)

輸出結果：

1-D 陣列分割結果：
[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8, 9])]
2-D 陣列分割結果：
[array([[0, 1],
       [2, 3]]), array([[4, 5]]), array([[6, 7]]), array([[8, 9]])]

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立陣列] --> B[指定分割數量]
    B --> C[計運算元陣列大小]
    C --> D[進行分割]
    D --> E[傳回子陣列]

在這個圖表中，我們可以看到 array_split 函式的執行流程。首先，建立一個陣列，然後指定分割的數量。接下來，計運算元陣列的大小，然後進行分割。最後，傳回子陣列。

內容解密：

在這個示例中，我們可以看到 array_split 函式如何進行不均勻分割。當 indices_or_sections 不是 ary 的大小的倍數時，函式會傳回 a % n 個子陣列，其大小為 a//n + 1。其餘的子陣列大小為 a//n。這種分割方式可以幫助我們更好地處理資料，尤其是在需要進行不均勻分割時。

排序numpy中的ndarray

numpy提供了sort()函式來排序ndarray元素。這個函式可以根據指定的軸對陣列進行排序，預設情況下使用快速排序演算法，並且排序結果為升序。對於二維陣列，排序將根據每一列進行，從而得到每一行的排序結果。

排序函式

mynp.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)是用於排序ndarray的函式，其中：

a是要排序的ndarray。
axis指定排序的軸，預設為-1，表示根據最後一個軸進行排序。
kind指定排序演算法，預設為’quicksort’。
order指定排序的順序，預設為None。

示例程式

以下是示範排序ndarray的程式碼：

import numpy as mynp

# 建立一維陣列
myarr1 = mynp.array([45, 34, 68, 34, 67, 26, 9, 98, 35])
print(f"原始陣列：{myarr1}")
print(f"升序排序：{mynp.sort(myarr1)}")

# 建立二維陣列
myarr3 = mynp.array([[78, 35, 98], [21, 11, 9], [87, 35, 65]])
print(f"原始二維陣列：\n{myarr3}")
print(f"升序排序：\n{mynp.sort(myarr3)}")

# 建立字串陣列
myarr2 = mynp.array(['mat', 'hat', 'rat', 'bat', 'cat'])
print(f"原始字串陣列：{myarr2}")
print(f"升序排序：{mynp.sort(myarr2)}")

結果分析

執行上述程式碼後，可以看到原始陣列、升序排序和降序排序的結果。這些結果展示了numpy中sort()函式的使用方法和效果。

圖表翻譯

  graph LR
    A[原始陣列] --> B[升序排序]
    B --> C[降序排序]
    C --> D[結果輸出]

圖表翻譯：

上述圖表展示了原始陣列經過升序排序和降序排序後的結果輸出過程。這個過程涉及到numpy中的sort()函式的使用，展示了其在排序ndarray元素方面的功能。

內容解密

# 建立一維陣列
myarr1 = mynp.array([45, 34, 68, 34, 67, 26, 9, 98, 35])
print(f"原始陣列：{myarr1}")
print(f"升序排序：{mynp.sort(myarr1)}")

內容解密：

上述程式碼建立了一維陣列myarr1，然後使用sort()函式對其進行升序排序。這個過程展示了numpy中sort()函式的基本使用方法。

排序numpy陣列

numpy提供了強大的陣列排序功能，能夠根據指定的欄位進行排序。以下是如何使用numpy的sort函式對陣列進行排序。

基本排序

首先，我們需要建立一個numpy陣列。假設我們有以下陣列：

import numpy as np

# 建立一個numpy陣列
mydata = np.array([45, 34, 68, 34, 67, 26, 9, 98, 35])

然後，我們可以使用sort函式對陣列進行排序：

# 對陣列進行排序
mysort = np.sort(mydata)

print("Original Array is :\n", mydata)
print("Sorted 1-D array in ascending order is :\n", mysort)

輸出結果：

Original Array is :
 [45 34 68 34 67 26  9 98 35]
Sorted 1-D array in ascending order is :
 [ 9 26 34 34 35 45 67 68 98]

逆序排序

如果我們想要對陣列進行逆序排序，可以使用sort函式的order引數：

# 對陣列進行逆序排序
mysort_desc = np.sort(mydata)[::-1]

print("Sorted 1-D array in descending order is :\n", mysort_desc)

輸出結果：

Sorted 1-D array in descending order is :
 [98 68 67 45 35 34 34 26  9]

字串排序

numpy也支援對字串陣列進行排序：

# 建立一個字串陣列
mystr = np.array(['bat', 'cat', 'hat', 'mat', 'rat'])

# 對字串陣列進行排序
mysort_str = np.sort(mystr)

print("String sorted 1-D array in ascending order is :\n", mysort_str)

輸出結果：

String sorted 1-D array in ascending order is :
 ['bat' 'cat' 'hat' 'mat' 'rat']

多維陣列排序

numpy也支援對多維陣列進行排序：

# 建立一個多維陣列
mydata_2d = np.array([[35, 78, 98], [9, 11, 21], [35, 65, 87]])

# 對多維陣列進行排序
mysort_2d = np.sort(mydata_2d, axis=0)

print("Sorted 2-D array in ascending order is :\n", mysort_2d)

輸出結果：

Sorted 2-D array in ascending order is :
 [[ 9 11 21]
 [35 65 87]
 [35 78 98]]

結構化陣列排序

numpy也支援對結構化陣列進行排序：

# 建立一個結構化陣列
mydtype = np.dtype([('marks', int), ('correct_questions', int)])
mydata_struct = np.array([(45, 10), (34, 20), (68, 30), (34, 40), (67, 50)], dtype=mydtype)

# 對結構化陣列進行排序
mysort_struct = np.sort(mydata_struct, order=['marks', 'correct_questions'])

print("Sorted structured array in ascending order is :\n", mysort_struct)

輸出結果：

Sorted structured array in ascending order is :
 [(34, 20) (34, 40) (45, 10) (67, 50) (68, 30)]

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[原始陣列] --> B[排序]
    B --> C[升冪排序]
    B --> D[降冪排序]
    C --> E[字串排序]
    D --> F[多維陣列排序]
    E --> G[結構化陣列排序]
    F --> H[圖表顯示]
    G --> H

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何使用numpy的sort函式對陣列進行排序，包括基本排序、逆序排序、字串排序、多維陣列排序和結構化陣列排序。每個範例都展示瞭如何使用sort函式對不同的資料型別進行排序，並且提供了詳細的輸出結果。

尋找陣列元素：NumPy 的 where() 函式

在 NumPy 中，尋找陣列元素是一項基本但重要的操作。它允許我們根據特定的條件或標準來查詢和操作陣列中的元素。這對於各種應用，包括科學計算、資料分析和機器學習，都是非常有用的。

使用 where() 函式

NumPy 的 where() 函式是一種強大的工具，允許我們根據條件來選擇陣列中的元素。它的基本語法是 mynp.where(condition, [x, y])，其中 condition 是一個布林陣列，表示要選擇的元素的條件，x 和 y 分別是當條件為真和假時要傳回的值。

import numpy as np

# 建立一個範例陣列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 where() 函式根據條件選擇元素
result = np.where(arr > 3, arr, 0)

print(result)  # 輸出：[0 0 0 4 5]

在這個範例中，where() 函式根據條件 arr > 3 選擇陣列中的元素。如果元素大於 3，則傳回該元素，否則傳回 0。

條件基礎選擇

NumPy 也支援條件基礎選擇，這意味著我們可以根據布林索引來選擇陣列中的元素。

import numpy as np

# 建立一個範例陣列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 建立一個布林索引
condition = arr > 3

# 使用布林索引選擇元素
result = arr[condition]

print(result)  # 輸出：[4 5]

在這個範例中，condition 是一個布林索引，表示要選擇的元素的條件。然後，我們使用這個索引來選擇陣列中的元素。

結合 where() 函式和條件基礎選擇

我們可以結合 where() 函式和條件基礎選擇來實作更複雜的操作。

import numpy as np

# 建立一個範例陣列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 where() 函式和條件基礎選擇
result = np.where(arr > 3, arr, 0)[arr > 3]

print(result)  # 輸出：[4 5]

在這個範例中，where() 函式根據條件 arr > 3 選擇陣列中的元素，並傳回一個新陣列。然後，我們使用條件基礎選擇來過濾這個新陣列，僅傳回大於 3 的元素。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[原始陣列] -->|where() 函式|> B[根據條件選擇元素]
    B -->|布林索引|> C[選擇大於 3 的元素]
    C -->|傳回結果|> D[最終結果]

這個圖表展示了使用 where() 函式和條件基礎選擇來實作複雜操作的流程。首先，我們建立一個原始陣列，然後使用 where() 函式根據條件選擇元素。接下來，我們使用布林索引來過濾這些元素，僅傳回大於 3 的元素。最後，我們傳回最終結果。

從效能評估視角來看，NumPy 提供了多種高效的陣列操作函式，例如 dstack、split、vsplit、hsplit、dsplit、array_split、sort 和 where，可以顯著提升資料處理和分析的效率。這些函式涵蓋了陣列堆積疊、分割、排序和元素查詢等常見操作，並且針對 NumPy 陣列的特性進行了最佳化，相比 Python 原生列表操作，具有更高的效能。然而，需要注意的是，split 系列函式在分割數量與陣列大小不匹配時，可能會產生不均勻的子陣列，需要根據實際情況選擇合適的分割方法。此外，sort 函式的排序演算法和軸向選擇也會影響效能，需要根據資料特性進行調整。對於大型陣列，建議使用 array_split 進行不均勻分割，以提高靈活性。未來，NumPy 可能會進一步最佳化這些函式的效能，並提供更多功能，以滿足日益增長的資料處理需求。玄貓認為，熟練掌握這些函式的使用，對於提升 Python 資料處理能力至關重要，尤其是在科學計算、資料分析和機器學習等領域。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

NumPy陣列操作堆積疊分割排序與元素尋找

使用NumPy的dstack函式進行陣列堆積疊

堆積疊1D陣列

堆積疊2D陣列

NumPy 陣列分割

陣列分割的優點

split() 函式

split() 函式語法

示例

內容解密：

圖表翻譯：

瞭解 NumPy 中的陣列分割

1-D 陣列分割

2-D 陣列分割

根據索引進行分割

NumPy陣列分割：vsplit()和hsplit()函式

vsplit()函式

範例1：根據節數分割

範例2：根據索引分割

hsplit()函式

範例1：根據節數分割

範例2：根據索引分割

NumPy陣列分割

vsplit

範例1：根據節數分割

範例2：根據索引分割

hsplit

範例1：根據節數分割

範例2：根據索引分割

圖表翻譯：

深度分割：使用NumPy的dsplit()函式

根據節數的分割

根據索引的分割

內容解密：

圖表翻譯：

使用 NumPy 的 array_split 函式進行不均勻陣列分割

array_split 函式的語法

不均勻分割的原理

示例程式碼

圖表翻譯：

內容解密：

排序numpy中的ndarray

排序函式

示例程式

結果分析

圖表翻譯

圖表翻譯：

內容解密

內容解密：

排序numpy陣列

基本排序

逆序排序

字串排序

多維陣列排序

結構化陣列排序

圖表翻譯：

內容解密：

尋找陣列元素：NumPy 的 where() 函式

使用 where() 函式

條件基礎選擇

結合 where() 函式和條件基礎選擇

圖表翻譯：

玄貓

使用 NumPy 的 `array_split` 函式進行不均勻陣列分割

`array_split` 函式的語法