一、将条件逻辑作为数组操作
（一）numpy.where函数
1、定义
是三元表达式x if condition else y的向量化版本
2、形式
np.where(a,b,c)表示如果符合条件a则执行b否则执行c
二、数学和统计方法
np.random.randn()表示生成正态分布的随机数
部分函数mean、sum等可以接收一个可选参数axis，用于计算给定轴向上的统计值，形成一个下降一维度的数组，axis=1表示计算每一列的某个统计值，axis=0表示计算每一行的某个统计值（其中axis=可省略不写）
例如：import numpy as np
arr =np.random.randn(5,4)
print(np.mean(arr))
print(arr.mean(0))
print(arr.mean(axis=0))
三、布尔值数组的方法
布尔值会被强制为1（True）和0（False），也适用于非布尔值数组，所有的非0元素都会按True处理。
（一）any检查数组中是否至少有一个True
（二）all检查是否每个值都是True
例如：
import numpy as np
bools =np.array([False,False,True,False])
print(bools.any())
print(bools.all())
四、部分集合函数
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