20 个罕见却实用的 Numpy 函数

在数据科学和数值计算领域，Numpy 是一个不可或缺的库。除了常见的函数，还有一些罕见但极为实用的 Numpy 函数，能让您的工作效率大幅提升。

函数 1：numpy.nanargmin 用于返回数组中忽略 NaN 值后的最小值索引。

函数 2：numpy.nanargmax 与之类似，返回最大值索引。

函数 3：numpy.percentile 计算数组的百分位数。

函数 4：numpy.nanmedian 计算忽略 NaN 值的中位数。

函数 5：numpy.diff 计算数组相邻元素之间的差值。

函数 6：numpy.gradient 计算数组的梯度。

函数 7：numpy.corrcoef 计算两个数组的相关系数。

函数 8：numpy.histogram_bin_edges 用于确定直方图的边界。

函数 9：numpy.searchsorted 在已排序的数组中查找插入值的位置。

函数 10：numpy.clip 将数组中的值限制在给定的区间内。

函数 11：numpy.isin 检查数组中的元素是否在给定的集合中。

函数 12：numpy.unique 去除数组中的重复元素，并返回唯一值。

函数 13：numpy.sort_complex 对复数数组进行排序。

函数 14：numpy.around 对数组中的值进行舍入操作。

函数 15：numpy.fix 向零取整。

函数 16：numpy.remainder 计算除法的余数。

函数 17：numpy.logaddexp 计算对数的和的指数。

函数 18：numpy.logaddexp2 类似，但以 2 为底。

函数 19：numpy.ravel_multi_index 将多维索引转换为一维索引。

函数 20：numpy.unravel_index 则是其逆操作。

熟练掌握这些罕见却实用的 Numpy 函数，将为您在处理数据时提供更多的灵活性和便利性，有助于解决各种复杂的数值计算和数据分析问题。无论是进行科学研究、机器学习还是数据处理工程，这些函数都可能成为您的得力工具。