Liste complète des fonctions couramment utilisées dans la bibliothèque Numpy : optimisez le code et accélérez le traitement des données

La bibliothèque Numpy est une importante bibliothèque de calcul scientifique en Python. Elle fournit des objets de tableau multidimensionnels efficaces et une riche bibliothèque de fonctions, qui peuvent nous aider à effectuer des calculs numériques et un traitement de données plus efficacement. Cet article présentera une série de fonctions couramment utilisées dans la bibliothèque Numpy et comment utiliser ces fonctions pour optimiser le code et accélérer le traitement des données.

1. Créer des tableaux
   Nos fonctions de création de tableau couramment utilisées sont :
2. np.array() : Convertir les données d'entrée en objets ndarray Vous pouvez spécifier le type de données du tableau en spécifiant dtype.
3. np.zeros() : crée un tableau entièrement nul de la forme spécifiée.
4. np.ones() : crée un tableau all-1 de la forme spécifiée.
5. np.arange() : crée un tableau arithmétique de la plage spécifiée.
6. np.linspace() : crée un tableau équidistant dans la plage spécifiée.
7. Opération sur tableau
   Numpy fournit de nombreuses fonctions d'opération sur tableau, voici quelques-unes des fonctions couramment utilisées :
8. np.reshape() : Change la forme du tableau.
9. np.concatenate() : concatène plusieurs tableaux le long de l'axe spécifié.
10. np.split() : divisez le tableau en plusieurs sous-tableaux le long de l'axe spécifié.
11. np.transpose() : échangez les dimensions du tableau.
12. np.flatten() : Aplatit un tableau multidimensionnel.
13. np.resize() : remodèle le tableau en fonction de la forme spécifiée.
14. Calcul de tableaux
    Numpy fournit une multitude de fonctions mathématiques qui peuvent effectuer diverses opérations sur des tableaux :
15. np.add() : Ajouter des tableaux.
16. np.subtract() : soustraction de tableau.
17. np.multiply() : Multiplier les tableaux.
18. np.divide() : Division du tableau.
19. np.exp() : Calcule l'exposant d'un tableau.
20. np.sin(), np.cos(), np.tan() : calculez les valeurs de la fonction trigonométrique.
21. Array Statistics
    Numpy fournit également certaines fonctions d'analyse statistique, telles que :
22. np.mean() : calcule la moyenne d'un tableau.
23. np.median() : Calcule la médiane du tableau.
24. np.std() : Calculez l'écart type du tableau.
25. np.min(), np.max() : calculez respectivement les valeurs minimales et maximales du tableau.
26. np.sum() : Calcule la somme de tous les éléments du tableau.
27. np.unique() : Recherchez la valeur unique dans le tableau.
28. Tri des tableaux
    La fonction de tri de Numpy peut nous aider à trier le tableau :
29. np.sort() : Trier le tableau.
30. np.argsort() : renvoie l'index trié du tableau.
31. np.argmax(), np.argmin() : renvoient respectivement l'index de la valeur maximale et de la valeur minimale du tableau.
32. np.partition() : divisez le tableau en deux parties à la position spécifiée.
33. Traitement des données
    Dans le traitement des données, la bibliothèque Numpy fournit également de nombreuses fonctions pour nous aider à effectuer rapidement certaines opérations courantes :
34. np.loadtxt() : Charger des données à partir de fichiers texte.
35. np.savetxt() : enregistrez les données dans un fichier texte.
36. np.genfromtxt() : génère un tableau à partir d'un fichier texte.
37. np.where() : renvoie les éléments qui remplissent les conditions selon les conditions spécifiées.
38. np.clip() : limite les éléments du tableau à la plage spécifiée.

En utilisant rationnellement les fonctions fournies par la bibliothèque Numpy, nous pouvons grandement optimiser le code et améliorer la vitesse de traitement des données. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple pour illustrer.

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)

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons utilisé la fonction np.mean() de la bibliothèque Numpy pour calculer la moyenne du tableau et l'avons comparée à la méthode de calcul de boucle Python ordinaire. Par comparaison, on peut constater que la vitesse de calcul à l'aide de la bibliothèque Numpy est plus rapide, surtout face à des données à grande échelle, l'écart est particulièrement évident. Par conséquent, l'utilisation rationnelle des fonctions de la bibliothèque Numpy peut améliorer efficacement l'efficacité de l'exécution du code.

En bref, la bibliothèque Numpy fournit une multitude de fonctions et d'outils qui peuvent nous aider à effectuer des calculs numériques et un traitement de données plus efficacement. En appliquant ces fonctions de manière appropriée, nous pouvons optimiser le code et accélérer le traitement des données. J'espère que les fonctions couramment utilisées répertoriées dans cet article seront utiles à tout le monde.

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