Numpy ライブラリでよく使用される関数の包括的なリスト: コードを最適化し、データ処理を高速化します。

Numpy ライブラリは、Python の重要な科学計算ライブラリです。効率的な多次元配列オブジェクトと豊富な関数ライブラリを提供し、数値計算やデータ処理をより効率的に実行するのに役立ちます。 . .この記事では、Numpy ライブラリでよく使用される一連の関数と、これらの関数を使用してコードを最適化し、データ処理を高速化する方法を紹介します。

1. 配列の作成
   配列の作成によく使用される関数は次のとおりです:
2. np.array(): 入力データを ndarray オブジェクトに変換します。dtype を指定することで配列を指定できます。 . データの種類。
3. np.zeros(): 指定された形状のすべて 0 の配列を作成します。
4. np.ones(): 指定された形状の all-1 配列を作成します。
5. np.arange(): 指定された範囲の算術配列を作成します。
6. np.linspace(): 指定された範囲内で等間隔の配列を作成します。
7. 配列操作
   Numpy は多くの配列操作関数を提供します。一般的に使用されるものの一部を以下に示します。
8. np.reshape(): 配列の形状を変更します。
9. np.concatenate(): 指定された軸に沿って複数の配列を連結します。
10. np.split(): 指定された軸に沿って配列を複数のサブ配列に分割します。
11. np.transpose(): 配列の次元を交換します。
12. np. flatten(): 多次元配列を平坦化します。
13. np.resize(): 指定された形状に従って配列の形状を変更します。
14. 配列計算
    Numpy は、配列に対してさまざまな操作を実行できる豊富な数学関数を提供します。
15. np.add(): 配列の加算。
16. np.subtract(): 配列の減算。
17. np.multiply(): 配列を乗算します。
18. np.divide(): 配列の除算。
19. np.exp(): 配列のインデックスを計算します。
20. np.sin()、np.cos()、np.tan(): 三角関数の値を計算します。
21. 配列統計
    Numpy には、次のような統計分析用の関数もいくつか用意されています。
22. np.mean(): 配列の平均を計算します。
23. np.median(): 配列の中央値を計算します。
24. np.std(): 配列の標準偏差を計算します。
25. np.min()、np.max(): 配列の最小値と最大値をそれぞれ計算します。
26. np.sum(): 配列のすべての要素の合計を計算します。
27. np.unique(): 配列内で一意の値を検索します。
28. 配列の並べ替え
    Numpy の並べ替え関数は、配列の並べ替えに役立ちます:
29. np.sort(): 配列を並べ替えます。
30. np.argsort(): 配列のソートされたインデックスを返します。
31. np.argmax()、np.argmin(): 配列の最大値と最小値のインデックスをそれぞれ返します。
32. np.partition(): 指定された位置で配列を 2 つの部分に分割します。
33. データ処理
    データ処理では、Numpy ライブラリは、いくつかの一般的な操作を迅速に実行するのに役立つ多くの関数も提供します。
34. np.loadtxt(): テキスト ファイル データからの読み込み。
35. np.savetxt(): データをテキスト ファイルに保存します。
36. np.genfromtxt(): テキスト ファイルから配列を生成します。
37. np.where(): 指定された条件に従って、条件を満たす要素を返します。
38. np.clip(): 配列内の要素を指定された範囲に制限します。

Numpy ライブラリが提供する関数を合理的に使用することで、コードを大幅に最適化し、データ処理速度を向上させることができます。以下に簡単な例を示します。

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)

上の例では、Numpy ライブラリの np.mean() 関数を使用して配列の平均を計算し、通常の Python ループ計算方法と比較しました。比較すると、Numpy ライブラリを使用した計算速度が速いことがわかり、特に大規模なデータに直面した場合、その差は特に顕著です。したがって、Numpy ライブラリの関数を合理的に使用すると、コードの実行効率が効果的に向上します。

つまり、Numpy ライブラリは、数値計算とデータ処理をより効率的に実行するのに役立つ豊富な関数とツールを提供します。これらの機能を適切に適用することで、コードを最適化し、データ処理を高速化できます。この記事に記載されている一般的に使用される機能が皆様のお役に立てれば幸いです。

以上がNumpy ライブラリでよく使用される関数の包括的なリスト: コードを最適化し、データ処理を高速化します。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。