numpy 関数ライブラリの主要な関数を学習して適用する

numpy 関数ライブラリの主要な関数とそのアプリケーションをマスターする

データ サイエンスと機械学習の分野では、numpy は非常に重要な Python ライブラリであり、高度な機能を提供します。 -level 多次元配列オブジェクトおよびさまざまな数学関数のパフォーマンス。この記事では、numpy のいくつかの主要な関数を紹介し、読者がこれらの関数をよりよく理解して使用できるように、具体的なコード例を示します。

1. numpy 配列の作成と初期化

numpy は、配列を作成および初期化するためのさまざまなメソッドを提供します。その中で最も基本的なのは、numpy.array() 関数を使用することです。

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1d)

# 创建二维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2d)

# 创建全零数组
zeros = np.zeros((3, 3))
print(zeros)

# 创建全一数组
ones = np.ones((2, 2))
print(ones)

# 创建指定范围的数组
range_arr = np.arange(1, 10)
print(range_arr)

2. 配列操作

numpy には、計算など、配列を操作するための関数が多数用意されています。配列要素の合計、平均、標準偏差など。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 计算数组元素的和
print(np.sum(arr))

# 计算数组元素的平均值
print(np.mean(arr))

# 计算数组元素的标准差
print(np.std(arr))

# 沿指定轴计算数组元素的和
print(np.sum(arr, axis=0))  # 沿着列的方向求和
print(np.sum(arr, axis=1))  # 沿着行的方向求和

# 数组的合并和分割
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 合并数组
concat_arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(concat_arr)

# 按指定轴分割数组
split_arr = np.split(concat_arr, 2, axis=1)
print(split_arr)

3. 配列のインデックス付けとスライス

numpy を使用すると、配列のインデックス付けとスライスを簡単に行うことができます。よく使用される例:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取指定位置的元素
print(arr[2])  # 输出：3

# 切片操作
print(arr[1:4] ) # 输出：[2, 3, 4]

# 多维数组的索引和切片
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 获取指定位置的元素
print(arr[0, 1])  # 输出：2

# 切片操作
print(arr[:2, 1:])  # 输出：[[2,3], [5,6]]

4. 配列の形状と再形成

numpy は、配列の次元の変更、再形成な​​ど、配列の形状を操作するための一連の関数とメソッドを提供します。配列など例は次のとおりです。

import numpy as np

# 改变数组形状
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 2))
print(reshaped_arr)

# 获取数组的形状
print(arr.shape)  # 输出：(2, 3)

# 将多维数组展平为一维数组
flatten_arr = arr.flatten()
print(flatten_arr)

5. 配列要素の操作

numpy は、平方根の計算、根計算など、配列要素に対して数学的操作を実行するための一連の関数を提供します。対数を取るのは待ちます。以下にいくつかの例を示します。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算数组元素的平方
print(np.power(arr, 2))

# 计算数组元素的开方
print(np.sqrt(arr))

# 计算数组元素的对数
print(np.log(arr))

概要:

この記事では、numpy 関数ライブラリのいくつかの主要な関数とそのアプリケーションを紹介し、具体的なコード例を示します。これらの関数には、配列の作成と初期化、配列の操作、配列のインデックス付けとスライス、配列の形状と再形成、配列要素の操作が含まれます。これらの機能を使いこなすことで、読者はnumpyをデータ処理や分析に使いこなし、作業効率を向上させることができるでしょう。

以上がnumpy 関数ライブラリの主要な関数を学習して適用するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。