共通パラメータの分析と numpy 関数の使用法

共通パラメータの分析と numpy 関数の使用法

Numpy は Python でよく使われる数値計算ライブラリであり、豊富な数値演算関数とデータ構造を提供します。配列演算や数値計算を効率的に実行できます。この記事では、numpy 関数の一般的なパラメーターと使用法を分析し、具体的なコード例を示します。

1. numpy 関数の共通パラメータ

1. array_like: これは numpy 関数で最も一般的なパラメータであり、さまざまな反復可能なオブジェクト (たとえば、リスト、タプル、配列など) を入力として使用します。多次元配列または 1 次元配列にすることができます。

例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])  # 定义一维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 定义二维数组

print(a)  # 输出：[1 2 3 4]
print(b)  # 输出：[[1 2]
          #       [3 4]]

2. dtype: 配列要素のデータ型を指定するパラメータです。 Numpy は、int、float、bool などの複数のデータ型をサポートしています。

例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float)  # 指定数组元素为浮点型
b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int)  # 指定数组元素为整型

print(a)  # 输出：[1. 2. 3.]
print(b)  # 输出：[1 2 3]

3. shape: これは、配列の次元を指定するパラメーターです。数値またはタプル (またはリスト) を指定できます。

例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])  # 一维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 二维数组

print(a.shape)  # 输出：(4,)
print(b.shape)  # 输出：(2, 2)

4. axis: 軸の動作を指定するパラメータです。軸は配列の次元を表し、0 から始まり 1 ずつ増加します。

例:

import numpy as np

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

print(np.sum(a, axis=0))  # 按列求和，输出：[4 6]
print(np.sum(a, axis=1))  # 按行求和，输出：[3 7]

5. out: 出力結果を保存する場所を指定するパラメータです。既存の配列または新しい配列を使用できます。

例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.zeros(3)

np.add(a, b, out=c)  # 将a和b相加，结果放在c中

print(c)  # 输出：[5. 7. 9.]

2. numpy 関数の一般的な使用法

1. 配列の作成: が提供するさまざまな関数を使用できます。 numpy np.array()、np.zeros()、np.ones()、np などの配列を作成する関数を作成します。 arange( )待ってください。

例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])  # 创建一维数组
b = np.zeros((2, 2))  # 创建全0的二维数组
c = np.ones((3, 3))  # 创建全1的二维数组
d = np.arange(0, 10, 2)  # 创建一个等差数列

print(a)  # 输出：[1 2 3]
print(b)  # 输出：[[0. 0.]
          #       [0. 0.]]
print(c)  # 输出：[[1. 1. 1.]
          #       [1. 1. 1.]
          #       [1. 1. 1.]]
print(d)  # 输出：[0 2 4 6 8]

2. 配列演算: numpy は、加算、減算、乗算、除算などの豊富な配列演算関数を提供します。合計、平均など

例:

import numpy as np

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

print(np.add(a, b))  # 数组相加，输出：[5 7 9]
print(np.subtract(a, b))  # 数组相减，输出：[-3 -3 -3]
print(np.multiply(a, b))  # 数组相乘，输出：[4 10 18]
print(np.divide(a, b))  # 数组相除，输出：[0.25 0.4 0.5]
print(np.sum(a))  # 数组求和，输出：6
print(np.mean(a))  # 数组平均值，输出：2

3. 配列変換: Numpy は、転置、再形成、マージなどのさまざまな配列変換関数を提供します。

例:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.transpose(a)  # 转置数组
c = np.reshape(a, (1, 4))  # 将数组重塑为1行4列的数组
d = np.concatenate((a, b), axis=1)  # 按列合并数组

print(b)  # 输出：[[1 3]
          #       [2 4]]
print(c)  # 输出：[[1 2 3 4]]
print(d)  # 输出：[[1 2 1 3]
          #       [3 4 2 4]]

この記事では、numpy 関数の一般的なパラメーターと使用法を紹介し、具体的なコード例を示します。これらの関数の使い方をマスターすると、配列演算や数値計算をより効率的に実行でき、プログラミング効率が向上します。

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