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。
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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 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。
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]]
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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。

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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。

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