Numpy ist eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenanalysen, die viele leistungsstarke Funktionen und Tools bietet. Einführung in gängige Numpy-Funktionen: 1. np.array(), erstellt ein Array aus einer Liste oder einem Tupel; 2. np.zeros(), erstellt ein Array aus allen Nullen; 3. np.ones(), erstellt ein Array An Array aller Einsen; 4. np.arange(), erstellt ein arithmetisches Sequenzarray 5. np.shape(), gibt die Form des Arrays zurück usw.
Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, DELL G3-Computer.
Numpy ist eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenanalyse, die viele leistungsstarke Funktionen und Tools bereitstellt. Im Folgenden finden Sie eine Einführung in einige gängige Numpy-Funktionen:
1 Erstellen Sie ein Array:
np.array(): Erstellen Sie ein Array aus einer Liste oder einem Tupel.
np.zeros(): Erstellt ein Array aller Nullen.
np.ones(): Erstellt ein Array aller Einsen.
np.arange(): Erstellt ein arithmetisches Sequenzarray.
2. Array-Operationen:
np.shape(): Gibt die Form des Arrays zurück.
np.reshape(): Ändert die Form des Arrays.
np.concatenate(): Verkettet zwei oder mehr Arrays.
3. Mathematische Operationen:
np.add(): Additionsoperation.
np.subtract(): Subtraktionsoperation.
np.multiply(): Multiplikationsoperation.
np.divide(): Divisionsoperation.
np.power(): Leistungsbetrieb.
np.sqrt(): Quadratwurzeloperation.
np.sin(): Sinusfunktion.
np.cos(): Kosinusfunktion.
np.exp(): Exponentialfunktion.
np.log(): Logarithmische Funktion.
4. Statistische Funktion:
np.mean(): Berechnen Sie den Durchschnitt.
np.median(): Berechnen Sie den Median.
np.std(): Standardabweichung berechnen.
np.var(): Varianz berechnen.
np.max(): Finden Sie den Maximalwert im Array.
np.min(): Finden Sie den Mindestwert im Array.
5. Array-Indizierung und Slicing:
np.shape(): Gibt die Form des Arrays zurück.
np.reshape(): Ändert die Form des Arrays.
np.concatenate(): Verkettet zwei oder mehr Arrays.
Dies ist nur ein kleiner Teil der Numpy-Funktionen, es gibt viele andere Funktionen und Verwendungsmöglichkeiten. Ausführlichere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation von Numpy oder in anderen Tutorials. Ich hoffe, diese einfachen Beispiele können Ihnen den Einstieg in die Verwendung von Numpy-Funktionen erleichtern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie die Numpy-Funktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
