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Python入门教程(五):Numpy计算之广播
1、广播在实际操作中用的很多，下面我们通过几个简单的例子进行说明。数组归一化 ***设你有一个10个观察值的数组，每个观察值包括3个数值，按照惯例，我们将用一个10*3的数组存放该数据。我们可以计算每个特征值的均值，计算方法是利用mean函数沿着第一个维度聚合。
2、NumPy操作通常在数组对上逐个元素进行。在最简单的情况下，两个数组必须具有完全相同的形状。在某些情况下，数组和标量值在操作中组合时，NumPy会将标量视为与数组形状相同的数组，从而进行广播操作，以节省内存和计算。当对两个数组进行操作时，NumPy将按元素比较它们的形状。
3、理解`axis`参数在numpy操作中的作用是关键。`axis`参数决定了操作的方向，例如`axis=0`操作行向量，`axis=1`操作列向量。广播机制则允许在不同形状的数组间进行元素级别的操作，极大地扩展了numpy的适用范围。
4、numpy是使用Python进行数据科学的基础库。numpy以一个强大的N维数组对象为中心，它还包含有用的线性代数，傅里叶变换和随机数函数。导入numpy 在ndarray的迭代与常规Python数组的迭代非常相似。但是需要住的是，多维ndarray的迭代是相对于第一个轴完成的。
5、算术运算与封装函数Numpy支持Python原生算术运算符，如加减乘除，并以封装函数形式提供，如add函数的 +。 绝对值与三角函数np.absolute和np.abs是Numpy的绝对值函数，可用于处理复数，计算复数的模。三角函数如cos、sin、tan及其逆运算也一应俱全。
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