1. 引言

NumPy是Python中最常用的数据科学库之一。它可以方便地让我们的日常工作变得简单。本文重点介绍Numpy中的四个技巧，熟练掌握这些技巧可以让我们处理数据的方式变得更加高效。
闲话少说，我们直接开始吧！

2. 生成特殊数组

在数据科学、深度学习和线性代数中，通常需要生成特殊的数组，如0和1组成的数组和矩阵，或单位矩阵。

NumPy让上述操作变得非常简单！让我们看看如何使用Numpy来进行编码，如下：

# Creating an array of zeroes
import numpy as np

zeroes = np.zeros(5)
print(zeroes)

# Returns:
# [0. 0. 0. 0. 0.]

上述代码中，我们使用了np.zeros()函数来生成包含零的数组。上述代码创建了一个一维向量。

类似地，我们可以传入其他shape来创建其他一些特殊数组，如下：

# Creating Special Arrays in NumPy
import numpy as np

zeros = np.zeros((2,2))
ones = np.ones((2,2))
identity = np.identity(3)

print(zeros)
print(ones)
print(identity)

# Returns:
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]]

# [[1. 1.]
#  [1. 1.]]

# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 0. 1.]]

3. 使用where进行条件过滤

函数np.where()主要用于筛选（和替换）数组中的值。这是一个功能强大的函数，它可以非常方便地实现查找和替换操作。

接着，我们先来看一个过滤数据的基本示例：

# Filtering Arrays with NumPy where()
import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(np.where(arr > 5))

# Returns:
# (array([5, 6, 7]),)

类似地，我们可以使用该函数替换满足过滤条件的值。举例如下：

# Replacing Values with NumPy where()
import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(np.where(arr > 5, 1, arr))

# Returns:
# [1 2 3 4 5 1 1 1]

在上面的示例中，我们将要替换满足条件的值传入第二个参数。在第三个参数中，我们传递要用于任何不满足条件的对象的值。

4. 改变矩阵的形状

改变矩阵的形状可能是在NumPy中需要执行的最常见的操作之一。例如，在使用深度神经网络时，需要确保数组具有特定的形状非常重要。与其他示例一样，NumPy让上述操作变得非常简单！

让我们看看如何将一维数组转换为多维矩阵：

# Reshaping a NumPy Array
import numpy as np

arr = np.arange(9)
arr = np.reshape(arr, (3,3))

print(arr)

# Returns
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
#  [6 7 8]]

在上面的示例中，我们使用np.reshape()将一维数组转换为3x3矩阵。

类似地，我们可以使用np.tranpose()函数来将矩阵进行转置，如下所示：

# Transposing an Array in NumPy
import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4]])
print(f'Original Array: \n{arr}')

arr = np.transpose(arr)
print(f'Modified Array: \n{arr}')

# Returns
# Original Array: 
# [[1 2 3 4]]

# Modified Array: 
# [[1]
#  [2]
#  [3]
#  [4]]

5. 计算唯一值

在最后一节中，我们来学习如何使用函数np.unique()来计算数组中的唯一值。

当然，我们也可以通过传入counts=True参数，此时上述函数将返回一个包含唯一值和计数的元组。

示例如下：

# Counting Unique Values in an Array
import numpy as np

arr = [1,1,1,2,2,1,3,4,5,1,2]

values, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
print(values)
print(counts)

# Returns:
# [1 2 3 4 5]
# [5 3 1 1 1]