Python

本文將介紹在進行一些運算最常使用到的功能之一：如何儲存變數、該怎麼讀取.npz檔。其實，使用Numpy就能簡單地達成這個任務(numpy.savez)，而且還附有壓縮功能的方法（numpy.savez_compressed)。

NumPy提供了一個很有趣的函數 ix_ ，一剛開始還有點看不太懂官方文件到底是想表示什麼？
仔細閱讀其他的範例之後發現原來 ix_ 函數的用途應該算是很多樣的。
此外還會介紹np.repeat、np.tile、np.hstack、np.vstack等用法。
本文#09應該算是 NumPy教學系列文的最後一篇。
不過，未來若有碰到什麼奇妙的用法也還是會一併補充上來。 😀

本文將會介紹如何以判斷式對篩選整個矩陣符合條件的元素，進而產生布林矩陣，以便我們用在整個矩陣的數值修改或判斷！這個用法在進行矩陣運算時很常用到。

本文將介紹NumPy的矩陣/陣列的進階索引(argmax)方法，算是蠻特別的，目前我也還不清楚這個功能要用在哪裡？因為平常我們也會經常閱讀別人的程式，所以瞭解這些技巧也是必備技能之一！就當自我訓練吧～

NumPy提供了簡易指定Simple Assignments、檢視View、深度拷貝Deep Copy等方法，本文就會針對這幾種方法的差異做介紹！
這是因為陣列這類包含大量指標的變數，對於程式語言來說，通常會兩種複製的方法，一種是類似於捷徑的做法，另一種則是以建立完整的內容來達成相同的效果。但兩者在使用上會有不同的效果！在撰寫時也必須要視情況而定！

NumPy也提供了許多改變矩陣形狀、堆疊(Stacking)和切割(Splitting)的方法，這些功能也頗為實用！
本文將介紹以下方法：reshape, ravel, vstack, hstack, vsplit, hsplit

本篇將介紹如何使用NumPy對於陣列依據索引值(Indexing)存取資料、切片(Slicing)以及使用迴圈對1維矩陣、多維矩陣迭代取值等方法。最特別的是，本篇會介紹From Function的使用方法以及其用途！

本文將會介紹NumPy矩陣之間的加減乘除(包含矩陣乘法)、取代、屬性以及常用方法(dot, sum, min, max, mean, cumsum, sqrt, add, exp,..)！

本篇算是比較短篇幅的單元，在這將會說明該如何印出NumPy的陣列以及如何使用np.set_printoptions方法來設定列印格式！同時也會利用這個機會稍微使用一下reshape函數！

NumPy中的陣列和Python內建的陣列有什麼不同呢？
本文將介紹NumPy的陣列和Python的陣列不同之處、以及建立陣列或矩陣的方法以及基本操作。
NumPy的array是NumPy中名為ndarray的Class所定義的，而這個array當然支援多維度陣列，也可以說它是一個支援矩陣(Martix)的類別！然而，Python的array則是標準函式庫內建的類別，叫做array.array。而Python的array能支援單維度(1維)的陣列，而且提供的功能選項也比NumPy來得少！