```py
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 5, 2, 4])
max_value = np.amax(arr)
print(max_value) # 輸出結果為 5
```
```py
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 5, 2, 5])
max_index = np.argmax(arr)
print(max_index) # 輸出結果為 2
```
```py
import numpy as np
# 生成一個在 [0, 1) 區間內的隨機浮點數
random_float = np.random.rand()
print(random_float)
# 生成一個形狀為 (3, 3) 的隨機浮點數數組
random_array = np.random.rand(3, 3)
print(random_array)
```
### reshape
`np.reshape()` 是 NumPy 中用於改變數組形狀的函式。它可以將數組重塑成不同的形狀，但需要確保數組中的元素總數不變。
函式語法：`numpy.reshape(a, newshape, order='C')`
參數：
- `a`: 要改變形狀的數組。
- `newshape`: 新的形狀，可以是一個整數元組或列表。例如，如果原數組是一維的，可以使用 `(n, m)` 表示轉換成二維數組，其中 `n` 和 `m` 是新的維度大小。
- `order`（可選）：指定返回的數組的內存佈局。預設是 `'C'`，表示 C 順序（逐行存儲）。也可以是 `'F'`，表示 Fortran 順序（逐列存儲）。
範例：
```python
import numpy as np
# 創建一個一維數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 將一維數組重塑為二維數組
arr_reshaped = np.reshape(arr, (2, 3))
print(arr_reshaped)
# Output:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]
# 將二維數組重塑為一維數組
arr_flattened = np.reshape(arr_reshaped, (-1))
print(arr_flattened)
# Output: [1 2 3 4 5 6]
```
這是一個簡單的示例，展示了如何使用 `np.reshape()` 改變數組的形狀。通過適當的使用，可以在不改變數組內容的情況下改變數組的維度。
### array 垂直串接
```py
import numpy as np
# 假設有 10 個 (1, 4) 的陣列
arrays = [np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) for _ in range(10)]
# 將這些陣列垂直堆疊成一個 (10, 4) 的陣列
print(np.vstack(arrays))
# 將這些陣列串接在一起後重塑成一個 (10, 4) 的陣列
print(np.concatenate(arrays).reshape((10, 4)))
```