Python の numpy でよく使用される関数の詳細な紹介

この記事では、Python の numpy でよく使われる関数を詳しく紹介します。一定の参考値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。

numpy は、Python の科学計算に関連するライブラリです。この記事では、一般的に使用される numpy 関数をいくつか紹介します。それらは、numpy を使用する前に導入する必要があります。 import numpy as np と入力します。通常、numpy は次のように単純化されます。 NP. .

1.np.arange(n): 0 から n-1 までの整数を生成します。

2.a.reshape(m,n): a を m 行 n 列の行列として再定義します。

3.a.shape: a の行と列を出力します。

4.a.ndim: a の次元を求めます。

5.a.size: a の要素数を出力します。

6.np.zeros((m,n)): m 行 n 列のゼロ行列を生成します。関数内にタプルが渡されます。このとき生成される行列 0 は、システムのデフォルトのデータ型が浮動小数点であるため、その後に小数点が付きますが、整数型を取得するには、事前にデータ型を指定する必要があります。

7.np.ones((k,m,n),dtype=np.int32): m 行 n 列の k 恒等行列を生成します。行列のデータ型は整数です。

8.np.arange(m,n,k): ステップサイズ k で m から n にスライスされたデータを生成します。

9.np.linspace(m,n,k): m から n までのデータから等間隔に k 個の値を取得します。

10. A と B が同じ次元の行列の場合、A*B は、A と B の対応する位置を乗算した結果を返します。 matrices 、 A.dot(B) または np.dot(A,B) は、行列の乗算の結果を返します。

11.np.exp(A) または np.sqrt(B): e の B 乗と行列 B の各数値の平方根の結果をそれぞれ取得します。

12.np.floor(): 切り捨てます。

13.a.ravel(): 行列 a をベクトルに再ストレッチします。ストレッチした後、それを新しい行列に再形成できます。

14.a.T: a の転置行列を求めます。

15.a.reshape(n,-1) または a.reshape(-1,n): 行列の行 (列) を決定した後、対応する列 (行) も直接決定されます。 -1 を入力するだけです。

16.np.hstack((a,b)): 行列 a と b を水平方向に結合します。

17.np.vstack((a,b)): 行列 a と b を垂直に結合します。

18.np.hsplit(a,n): 行列 a を横方向に n 個の部分に切ります。

19.np.hsplit(a,(m,n)): a のインデックス m と n の間のギャップを水平にカットします。

20.np.vsplit(a,n): 行列 a を垂直に n 個の部分に切ります。

21.np.hsplit(a,(m,n)): a のインデックス m と n の間のギャップを垂直に切り取ります。

#22. 行列のコピー:

b = a: このとき得られたbとaのアドレスは全く同じ、つまりaとbは同じ行列の名前が違うだけで、どちらかの行列を演算するともう一方の行列にも同じ変化が生じます。

b = a.view(): 今回取得したbのアドレスはaとは異なりますが、bを演算するとaが変化します。

b = a.copy(): この時点で得られるのは、2 つの完全に独立した行列です。

23.b = np.tile(a,(m,n ) ): 行列 a の行数を m 倍、列数を n 倍に拡張します。

24.np.sort(a,axis=k): 行列 a を k 次元でソートします。

25.np.argsort(a): a のインデックス値を昇順で返します (デフォルトの配列は昇順です)。

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