Liste complète des fonctions numpy
Les fonctions Numpy incluent np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace(), np.shape(), np.reshape (), np.resize(), np.concatenate(), np.split(), np.add(), np.subtract(), np.multiply(), etc.
Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, Python version 3.11.4, ordinateur DELL G3.
La bibliothèque numpy fournit de nombreuses fonctions, couvrant la création de tableaux, les opérations sur les tableaux, les opérations mathématiques, les statistiques et l'indexation des tableaux. Voici quelques fonctions numpy couramment utilisées :
1. Fonctions de création et d'initialisation de tableau :
np.array() : Créez un tableau à partir d'une liste ou d'un tuple.
np.zeros() : crée un tableau de tous les zéros.
np.ones() : créez un tableau de tous les uns.
np.empty() : Crée un tableau sans valeur d'initialisation.
np.arange() : Créez un tableau de séquences arithmétiques.
np.linspace() : crée un tableau équidistant dans la plage spécifiée.
2. Fonction d'opération de tableau :
np.shape() : renvoie la forme du tableau.
np.reshape() : Change la forme du tableau.
np.resize() : modifiez la taille du tableau.
np.concatenate() : concatène deux tableaux ou plus.
np.split() : divisez un tableau en plusieurs sous-tableaux.
3. Fonction d'opération mathématique :
np.add() : opération d'addition.
np.subtract() : opération de soustraction.
np.multiply() : Opération de multiplication.
np.divide() : opération de division.
np.power() : fonctionnement électrique.
np.sqrt() : opération racine carrée.
np.sin() : fonction sinus.
np.cos() : Fonction cosinus.
np.exp() : Fonction exponentielle.
np.log() : Fonction logarithmique.
4. Fonction statistique :
np.mean() : Calcule la moyenne.
np.median() : Calculez la médiane.
np.std() : Calcule l'écart type.
np.var() : Calcule la variance.
np.max() : Recherchez la valeur maximale dans le tableau.
np.min() : recherchez la valeur minimale dans le tableau.
5. Fonctions d'indexation et de découpage du tableau :
np.shape() : renvoie la forme du tableau.
np.reshape() : Change la forme du tableau.
np.concatenate() : concatène deux tableaux ou plus.
Ce ne sont là qu'une petite partie des fonctions numpy, il existe de nombreuses autres fonctions et utilisations.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Les fonctions Numpy incluent np.sin(), np.cos(), np.tan(), np.exp(), np.log(), np.log10(), np.log2(), np.mean() , np.median(), np.var(), np.std(), np.max(), np.min(), np.percentile(), etc.

Les fonctions Numpy incluent np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace(), np.shape(), np.reshape() , np.resize(), np.concatenate(), np.split(), np.add(), np.subtract(), np.multiply(), etc.

Étapes pour trouver l'inverse d'une matrice dans numpy : 1. Importez la bibliothèque numpy, importez numpy en tant que np 2. Créez une matrice carrée, A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ; 3. Utilisez la fonction np.linalg.inv() pour trouver l'inverse de la matrice, A_inv = np.linalg.inv(A); 4. Affichez le résultat, print(A_inv).

Comprendre les fonctions numpy : explorez les fonctions numpy couramment utilisées en Python, des exemples de code spécifiques sont requis Introduction : En Python, NumPy (abréviation de NumericalPython) est une puissante bibliothèque de calcul scientifique qui fournit à Python des objets de tableau multidimensionnels efficaces et un grand nombre d'objets. Bibliothèque de fonctions mathématiques. NumPy est l'une des bibliothèques de base pour le calcul scientifique utilisant Python et est largement utilisée dans l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le traitement d'images et d'autres domaines. Cet article présentera quelques N couramment utilisés

Numpy est une bibliothèque Python pour les calculs numériques et l'analyse de données, fournissant de nombreuses fonctions et outils puissants. Introduction aux fonctions numpy courantes : 1. np.array(), crée un tableau à partir d'une liste ou d'un tuple ; 2. np.zeros(), crée un tableau composé uniquement de 0 3. np.ones(), crée un tableau An ; tableau de tous les uns ; 4. np.arange(), crée un tableau de séquences arithmétiques ; 5. np.shape(), renvoie la forme du tableau, etc.

Tutoriel PyCharm : installez rapidement NumPy et commencez votre parcours de programmation Introduction : PyCharm est un puissant environnement de développement intégré Python et NumPy est une bibliothèque Python pour le calcul scientifique. NumPy fournit un grand nombre de fonctions mathématiques et d'opérations sur les tableaux, ce qui rend Python plus pratique pour le calcul scientifique et l'analyse de données. Ce didacticiel vous expliquera rapidement comment installer NumPy dans PyCharm et vous montrera comment commencer à écrire des programmes NumPy à travers des exemples de code concrets.

Étude approfondie des fonctions numpy : Analyse des fonctions de base de la bibliothèque numpy et de ses applications Introduction : NumPy (NumericalPython) est l'une des bibliothèques de base pour le calcul scientifique Python. Elle fournit des objets tableaux multidimensionnels (ndarray) efficaces et un. série de fonctions mathématiques, nous permettant d'effectuer des calculs numériques rapides et concis en Python. Cet article approfondira les fonctions et applications principales de la bibliothèque NumPy et aidera les lecteurs à mieux comprendre et appliquer NumP à travers des exemples de code spécifiques.

Clés pour maîtriser les fonctions NumPy : un guide complet Introduction : Dans le domaine du calcul scientifique, NumPy est l'une des bibliothèques les plus importantes de Python. Il fournit des objets tableaux multidimensionnels efficaces et de nombreuses fonctions pour travailler avec ces tableaux. Cet article fournira aux lecteurs un guide complet pour les aider à maîtriser les clés des fonctions NumPy. L'article commencera par les bases de NumPy et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer ces fonctions. 1. Connaissance de base de NumPy NumPy est un logiciel à usage scientifique
