numpy関数とは何ですか?

Numpy 関数には、np.sin()、np.cos()、np.tan()、np.exp()、np.log()、np.log10()、np.log2() が含まれます。 、np.mean()、np.median()、np.var()、np.std()、np.max()、np.min()、np.percentile()など。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、DELL G3 コンピューター。

NumPy は、Python での数値計算のための重要なライブラリであり、数学的、論理的、統計的、線形代数関数の豊富なセットを提供します。以下は、NumPy でよく使用される関数とその応用例です:

1. 数学関数:

np.sin()、np.cos()、np .tan(): 配列内の各要素のサイン、コサイン、タンジェントの値を計算します。

np.exp(): 配列内の各要素の指数値を計算します。

np.log()、np.log10()、np.log2(): 配列内の各要素の自然対数、底 10 の対数、および底 2 の対数を計算します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(np.sin(arr))
print(np.exp(arr))
print(np.log10(arr))

2. 統計関数:

np.mean()、np.median()、np.var()、np.std(): 個別に計算されます。配列の平均、中央値、分散、および標準偏差。

np.max(), np.min(): 配列の最大値と最小値を計算します。

np.percentile(): 配列のパーセンタイルを計算します。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(arr))
print(np.max(arr))
print(np.percentile(arr, 50))

3. 論理関数:

np.logical_and()、np.logical_or()、np.logical_not(): それぞれ論理 AND、論理 OR を実行します。論理否定演算。

np.all()、np.any(): 配列内のすべての要素が True であるか、またはいずれかの要素が True であるかを判断します。

import numpy as np
arr1 = np.array([True, True, False])
arr2 = np.array([False, True, False])
print(np.logical_and(arr1, arr2))
print(np.any(arr1))

4. 線形代数関数:

np.dot(): 2 つの配列の内積を計算します。

np.linalg.inv(): 行列の逆行列を計算します。

np.linalg.det(): 行列の行列値を計算します。

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(arr1, arr2))
print(np.linalg.inv(arr1))
print(np.linalg.det(arr1))

これらは NumPy でよく使用される関数の 1 つにすぎませんが、画像処理関数、数値積分関数、離散フーリエ変換関数など、他にも多くの関数が提供されています。これらの関数は数値計算のための非常に強力なツールを提供するため、NumPy は科学計算の分野に不可欠な部分となっています。これらの例が、NumPy の関数をより深く理解するのに役立つことを願っています。

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