ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル 包括的なガイド: NumPy 関数の基本をマスターする

包括的なガイド: NumPy 関数の基本をマスターする

Jan 26, 2024 am 08:00 AM
総合ガイド numpy関数

包括的なガイド: NumPy 関数の基本をマスターする

NumPy 関数をマスターするための鍵: 包括的なガイド

はじめに:
科学技術コンピューティングの分野では、NumPy は Python の最も重要なライブラリの 1 つです。 。これは、効率的な多次元配列オブジェクトと、これらの配列を操作するための多くの関数を提供します。この記事では、読者が NumPy 関数の鍵を習得するのに役立つ包括的なガイドを提供します。この記事では、NumPy の基本から始めて、読者がこれらの関数をよりよく理解して適用できるように、具体的なコード例を示します。

1. NumPy の基礎知識
NumPy は科学技術計算に使用される Python ライブラリであり、その主な機能は効率的な多次元配列オブジェクトを提供することです。この多次元配列オブジェクトは、同じタイプのデータを格納でき、インデックス付け、スライス、行列演算などのさまざまな基本演算を簡単に実行できます。

  1. NumPy のインストール
    NumPy ライブラリをインストールするには、pip コマンドを使用できます:

    pip install numpy
    ログイン後にコピー
  2. Import NumPy
    使用するにはNumPy ライブラリ。最初にインポートする必要があります。

    import numpy as np
    ログイン後にコピー

    次のコード例では、NumPy のエイリアスとして np を使用します。

2. NumPy の共通関数
NumPy は、データ処理、数学的計算、統計分析などのための多数の関数を提供します。一般的に使用されるいくつかの関数を以下に紹介し、具体的なコード例を通して説明します。

  1. 配列の作成と操作
    配列の作成は、NumPy を使用した基本操作の 1 つです。配列はさまざまな方法で作成できますが、一般的に使用されるのは、np.array()np.zeros()、および np.ones() 関数です。

    arr1 = np.array([1, 2, 3])  # 一维数组
    arr2 = np.zeros((2, 3))  # 二维全0数组
    arr3 = np.ones((3, 4))  # 二维全1数组
    ログイン後にコピー
  2. 配列のインデックス付けとスライス
    NumPy での配列のインデックス付けとスライスは Python の標準リストと非常によく似ており、角括弧 [] と を使用してインデックス付けできます。スライス操作。

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print(arr[0])  # 输出第一个元素
    print(arr[1:4])  # 输出切片[2, 3, 4]
    ログイン後にコピー
  3. 配列計算
    NumPy の配列は、加算、減算、乗算、除算などのさまざまな計算操作をサポートしています。配列に対して直接演算を実行することも、NumPy が提供する計算用関数を使用することもできます。

    arr1 = np.array([1, 2, 3])
    arr2 = np.array([4, 5, 6])
    print(arr1 + arr2)  # 输出[5, 7, 9]
    print(np.dot(arr1, arr2))  # 输出32,两个数组的点积
    ログイン後にコピー
  4. 配列の統計分析
    データ分析を実行する場合、多くの場合、データに対して統計分析を実行する必要があります。 NumPy は、平均、中央値、分散、標準偏差などの一般的な統計関数を提供します。

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print(np.mean(arr))  # 输出3,数组的平均值
    print(np.median(arr))  # 输出3,数组的中位数
    print(np.var(arr))  # 输出2,数组的方差
    print(np.std(arr))  # 输出1.414,数组的标准差
    ログイン後にコピー
  5. 配列形状操作
    NumPy は、配列の形状の変更、配列の転置など、豊富な配列形状操作関数を提供します。

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    print(arr.shape)  # 输出(6,),数组的形状
    arr_reshape = np.reshape(arr, (3, 2))
    print(arr_reshape)  # 输出[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    arr_transpose = np.transpose(arr_reshape)
    print(arr_transpose)  # 输出[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]
    ログイン後にコピー

結論:
この記事では、読者が NumPy 関数の鍵を習得できるように、NumPy ライブラリの基本的な知識と一般的な関数を紹介します。 NumPy 関数を学び、実践することで、読者は科学計算やデータ処理をより効率的に実行できるようになります。この記事が読者の役に立ち、NumPy の理解と応用がさらに深まることを願っています。

以上が包括的なガイド: NumPy 関数の基本をマスター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。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

numpy関数とは何ですか? numpy関数とは何ですか? Nov 21, 2023 pm 05:14 PM

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

numpy 関数の完全なリスト numpy 関数の完全なリスト Nov 22, 2023 pm 01:43 PM

Numpy 関数には、np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.empty()、np.arange()、np.linspace()、np.shape()、np.reshape() が含まれます。 、np.resize()、np.concatenate()、np.split()、np.add()、np.subtract()、np.multiply()など。

numpyで逆行列を見つける方法 numpyで逆行列を見つける方法 Nov 22, 2023 pm 01:54 PM

numpy で逆行列を見つける手順: 1. numpy ライブラリをインポートし、numpy を np としてインポートします; 2. 正方行列を作成します A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ; 3. np.linalg.inv() 関数を使用して、行列の逆行列 A_inv = np.linalg.inv(A) を見つけます; 4. 結果を出力します (print(A_inv))。

Python で一般的に使用される numpy 関数を調べる: numpy 関数を理解する Python で一般的に使用される numpy 関数を調べる: numpy 関数を理解する Jan 26, 2024 am 09:16 AM

numpy 関数を理解する: Python で一般的に使用される numpy 関数を調べます。具体的なコード例が必要です。 はじめに: Python では、NumPy (NumericalPython の略) は、Python に効率的な多次元配列オブジェクトと多数の関数を提供する強力な科学計算ライブラリです。数学関数ライブラリ。 NumPy は、Python を使用した科学計算の中核ライブラリの 1 つで、データ分析、機械学習、画像処理などの分野で広く使用されています。この記事では、よく使われる N を紹介します。

PHP と FTP: 基本から上級までの包括的なガイド PHP と FTP: 基本から上級までの包括的なガイド Jul 29, 2023 pm 06:24 PM

PHP と FTP: 基本から高度までの包括的なガイド はじめに: 現代の Web 開発では、PHP は広く使用されているサーバー側スクリプト言語であるのに対し、FTP はあるコンピューターから別のコンピューターにファイルを転送するために使用されるプロトコルです。 PHPとFTPを組み合わせることで、ファイルのアップロードやダウンロード、リモートフォルダ操作などの機能を実現できます。この記事では、PHP と FTP の基本的な知識を紹介し、ファイル操作に PHP と FTP を使用する方法を読者が完全に理解できるようにコード例を示します。パート 1: FTP の基本

numpy関数の使い方 numpy関数の使い方 Nov 22, 2023 pm 01:34 PM

Numpy は数値計算とデータ分析のための Python ライブラリであり、多くの強力な関数とツールを提供します。一般的な numpy 関数の紹介: 1. np.array()、リストまたはタプルから配列を作成します; 2. np.zeros()、すべて 0 の配列を作成します; 3. np.ones()、配列を作成しますすべて 1 の配列; 4. np.arange()、算術シーケンス配列を作成します; 5. np.shape()、配列の形状などを返します。

PyCharm を使用して NumPy をすばやくインストールし、Python でプログラミングを開始します PyCharm を使用して NumPy をすばやくインストールし、Python でプログラミングを開始します Feb 18, 2024 pm 06:25 PM

PyCharm チュートリアル: NumPy をすばやくインストールしてプログラミングの旅を始めましょう はじめに: PyCharm は強力な Python 統合開発環境であり、NumPy は科学技術コンピューティング用の Python ライブラリです。 NumPy は多数の数学関数と配列演算を提供し、Python を科学技術計算やデータ分析にさらに便利にします。このチュートリアルでは、PyCharm に NumPy をインストールする方法を簡単に説明し、具体的なコード例を通じて NumPy プログラムの作成を開始する方法を示します。

Python 再帰関数の完全ガイド: 基本から学ぶ Python 再帰関数の完全ガイド: 基本から学ぶ Feb 02, 2024 pm 09:18 PM

Python の再帰関数をゼロから学習するための包括的なガイド Python は、簡潔で読みやすい非常に人気のあるプログラミング言語です。再帰は、Python でよく使用される手法の 1 つです。再帰とは、関数定義内でそれ自体を呼び出すプロセスを指します。再帰関数は、複雑な問題をより小さなサブ問題に分解して解決できます。この記事では、再帰関数の基本概念と使用シナリオを紹介し、Python 再帰関数の使用法を完全にマスターするのに役立ついくつかの具体的なコード例を示します。 1. 再帰関数

See all articles