Python使用NumPy实现数组操作和函数，包括排序、去重、求和、均值、方差、标准差、最大值、最小值等

一、环境搭建和类库依赖 在使用NumPy之前，需要先安装NumPy库。可以使用pip命令来进行安装： pip install numpy 在安装完成后，可以使用以下语句引入NumPy库： python import numpy as np 二、数据集和样例数据准备 为了演示NumPy的使用，我们可以使用一个名为"iris"的经典数据集。该数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。数据集中共有3个类别：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。 你可以在UCI Machine Learning Repository上找到该数据集，并使用以下链接进行下载： 数据集下载链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 三、样例代码实现 以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用NumPy进行数组操作和函数计算： python import numpy as np # 读取数据集 data = np.genfromtxt('iris.data', delimiter=',', dtype=str) # 选择花萼长度作为数据 sepal_length = data[:, 0].astype(float) # 排序 sorted_sepal_length = np.sort(sepal_length) # 去重 unique_sepal_length = np.unique(sepal_length) # 求和 sum_sepal_length = np.sum(sepal_length) # 均值 mean_sepal_length = np.mean(sepal_length) # 方差 var_sepal_length = np.var(sepal_length) # 标准差 std_sepal_length = np.std(sepal_length) # 最大值 max_sepal_length = np.max(sepal_length) # 最小值 min_sepal_length = np.min(sepal_length) print("排序后的花萼长度：", sorted_sepal_length) print("去重后的花萼长度：", unique_sepal_length) print("花萼长度的和：", sum_sepal_length) print("花萼长度的均值：", mean_sepal_length) print("花萼长度的方差：", var_sepal_length) print("花萼长度的标准差：", std_sepal_length) print("花萼长度的最大值：", max_sepal_length) print("花萼长度的最小值：", min_sepal_length) 以上代码读取了iris数据集中的数据，并选择了第一列数据（花萼长度）进行操作。然后通过NumPy的函数对数据进行排序、去重、求和、均值、方差、标准差、最大值和最小值的计算，并将结果打印出来。 请确保运行上述代码时，该代码文件与iris数据集文件在同一目录下。