Umfassende Liste häufig verwendeter Funktionen in der Numpy-Bibliothek: Code optimieren und Datenverarbeitung beschleunigen

Die Numpy-Bibliothek ist eine wichtige wissenschaftliche Computerbibliothek in Python. Sie bietet effiziente mehrdimensionale Array-Objekte und eine umfangreiche Funktionsbibliothek, die uns helfen kann, numerische Berechnungen und Datenverarbeitung effizienter durchzuführen. In diesem Artikel wird eine Reihe häufig verwendeter Funktionen in der Numpy-Bibliothek vorgestellt und erläutert, wie diese Funktionen zur Optimierung des Codes und zur Beschleunigung der Datenverarbeitung verwendet werden.

1. Arrays erstellen
   Unsere häufig verwendeten Array-Erstellungsfunktionen sind:
2. np.array(): Konvertieren Sie Eingabedaten in ndarray-Objekte. Sie können den Datentyp des Arrays angeben, indem Sie dtype angeben.
3. np.zeros(): Erstellt ein All-Null-Array der angegebenen Form.
4. np.ones(): Erstellt ein All-1-Array der angegebenen Form.
5. np.arange(): Erstellt ein arithmetisches Array des angegebenen Bereichs.
6. np.linspace(): Erstellt ein Array mit gleichen Abständen innerhalb des angegebenen Bereichs.
7. Array-Operation
   Numpy bietet viele Array-Operationsfunktionen, die folgenden sind einige der am häufigsten verwendeten:
8. np.reshape(): Ändern Sie die Form des Arrays.
9. np.concatenate(): Verkettet mehrere Arrays entlang der angegebenen Achse.
10. np.split(): Teilen Sie das Array entlang der angegebenen Achse in mehrere Unterarrays auf.
11. np.transpose(): Vertauscht die Dimensionen des Arrays.
12. np.flatten(): Reduziert ein mehrdimensionales Array.
13. np.resize(): Formt das Array entsprechend der angegebenen Form um.
14. Array-Berechnung
    Numpy bietet eine Fülle mathematischer Funktionen, die verschiedene Operationen an Arrays ausführen können:
15. np.add(): Arrays hinzufügen.
16. np.subtract(): Array-Subtraktion.
17. np.multiply(): Arrays multiplizieren.
18. np.divide(): Array-Aufteilung.
19. np.exp(): Berechnen Sie den Exponenten eines Arrays.
20. np.sin(), np.cos(), np.tan(): Berechnen Sie trigonometrische Funktionswerte.
21. Array-Statistiken
    Numpy bietet auch einige Funktionen für die statistische Analyse, wie zum Beispiel:
22. np.mean(): Berechnen Sie den Durchschnitt eines Arrays.
23. np.median(): Berechnen Sie den Median des Arrays.
24. np.std(): Berechnen Sie die Standardabweichung des Arrays.
25. np.min(), np.max(): Berechnen Sie jeweils den Minimal- und Maximalwert des Arrays.
26. np.sum(): Berechnet die Summe aller Elemente des Arrays.
27. np.unique(): Finden Sie den eindeutigen Wert im Array.
28. Array-Sortierung
    Die Sortierfunktion in Numpy kann uns beim Sortieren des Arrays helfen:
29. np.sort(): Sortieren Sie das Array.
30. np.argsort(): Gibt den sortierten Index des Arrays zurück.
31. np.argmax(), np.argmin(): Gibt den Index des Maximalwerts bzw. Minimalwerts des Arrays zurück.
32. np.partition(): Teilen Sie das Array an der angegebenen Position in zwei Teile.
33. Datenverarbeitung
    Bei der Datenverarbeitung bietet die Numpy-Bibliothek auch viele Funktionen, die uns helfen, einige gängige Vorgänge schnell auszuführen:
34. np.loadtxt(): Daten aus Textdateien laden.
35. np.savetxt(): Daten in einer Textdatei speichern.
36. np.genfromtxt(): Array aus Textdatei generieren.
37. np.where(): Gibt Elemente zurück, die die Bedingungen gemäß den angegebenen Bedingungen erfüllen.
38. np.clip(): Beschränken Sie die Elemente im Array auf den angegebenen Bereich.

Durch die rationelle Nutzung der von der Numpy-Bibliothek bereitgestellten Funktionen können wir den Code erheblich optimieren und die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern. Nachfolgend finden Sie ein einfaches Beispiel zur Veranschaulichung.

import numpy as np

# 生成一个100万个元素的随机数组
arr = np.random.rand(1000000)

# 使用Numpy库计算数组的平均值
mean = np.mean(arr)
print("数组平均值：", mean)

# 使用普通的Python循环计算数组的平均值
total = 0
for num in arr:
    total += num
mean = total / len(arr)
print("数组平均值：", mean)

Im obigen Beispiel haben wir die Funktion np.mean() in der Numpy-Bibliothek verwendet, um den Mittelwert des Arrays zu berechnen, und ihn mit der gewöhnlichen Python-Schleifenberechnungsmethode verglichen. Durch Vergleich kann festgestellt werden, dass die Berechnungsgeschwindigkeit mit der Numpy-Bibliothek schneller ist, insbesondere bei großen Datenmengen ist die Lücke besonders offensichtlich. Daher kann die rationelle Verwendung von Funktionen in der Numpy-Bibliothek die Effizienz der Codeausführung effektiv verbessern.

Kurz gesagt bietet die Numpy-Bibliothek eine Fülle von Funktionen und Werkzeugen, die uns dabei helfen können, numerische Berechnungen und Datenverarbeitung effizienter durchzuführen. Durch die entsprechende Anwendung dieser Funktionen können wir den Code optimieren und die Datenverarbeitung beschleunigen. Ich hoffe, dass die in diesem Artikel aufgeführten häufig verwendeten Funktionen für alle hilfreich sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmfassende Liste häufig verwendeter Funktionen in der Numpy-Bibliothek: Code optimieren und Datenverarbeitung beschleunigen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!