numpy 함수는 무엇입니까?

Numpy 함수에는 np.sin(), np.cos(), np.tan(), np.exp(), np.log(), np.log10(), np.log2(), np.mean이 포함됩니다. (), np.median(), np.var(), np.std(), np.max(), np.min(), np.percentile() 등

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Python 버전 3.11.4, DELL G3 컴퓨터.

NumPy는 Python의 수치 계산을 위한 중요한 라이브러리로, 풍부한 수학, 논리, 통계 및 선형 대수 함수를 제공합니다. 다음은 NumPy에서 일반적으로 사용되는 함수와 그 응용 예입니다:

1. 수학 함수:

np.sin(), np.cos(), np.tan(): 각 요소의 사인을 계산합니다. 배열, 코사인, 탄젠트 값.

np.exp(): 배열에 있는 각 요소의 지수 값을 계산합니다.

np.log(), np.log10(), np.log2(): 배열의 각 요소에 대한 자연 로그, 밑이 10인 로그, 밑이 2인 로그를 각각 계산합니다.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(np.sin(arr))
print(np.exp(arr))
print(np.log10(arr))

2. 통계 함수:

np.mean(), np.median(), np.var(), np.std(): 각각 배열의 평균, 중앙값, 분산 및 표준을 계산합니다. .

np.max(), np.min(): 배열의 최대값과 최소값을 계산합니다.

np.percentile(): 배열의 백분위수를 계산합니다.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(arr))
print(np.max(arr))
print(np.percentile(arr, 50))

3. 논리 함수:

np.logical_and(), np.logical_or(), np.logical_not(): 논리 AND, 논리 OR 및 논리 NOT 연산을 각각 수행합니다.

np.all(), np.any(): 배열의 모든 요소가 True인지 또는 요소 중 하나라도 True인지 확인합니다.

import numpy as np
arr1 = np.array([True, True, False])
arr2 = np.array([False, True, False])
print(np.logical_and(arr1, arr2))
print(np.any(arr1))

4. 선형 대수 함수:

np.dot(): 두 배열의 내적을 계산합니다.

np.linalg.inv(): 행렬의 역행렬을 계산합니다.

np.linalg.det(): 행렬의 행렬식 값을 계산합니다.

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(arr1, arr2))
print(np.linalg.inv(arr1))
print(np.linalg.det(arr1))

이들은 NumPy에서 일반적으로 사용되는 기능 중 하나일 뿐이며 이미지 처리 기능, 수치 적분 기능, 이산 푸리에 변환 기능 등과 같은 다른 많은 기능도 제공합니다. 이러한 기능은 수치 계산을 위한 매우 강력한 도구를 제공하므로 NumPy는 과학 컴퓨팅 분야에서 없어서는 안 될 부분입니다. 이 예제가 NumPy의 기능을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 numpy 함수는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!