백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 numpy 함수의 전체 목록

numpy 함수의 전체 목록

Nov 22, 2023 pm 01:43 PM
numpy 함수

Numpy 함수에는 np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace(), np.shape(), np.reshape가 포함됩니다. (), np.resize(), np.concatenate(), np.split(), np.add(), np.subtract(), np.multiply() 등

numpy 함수의 전체 목록

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

numpy 라이브러리는 배열 생성, 배열 작업, 수학 연산, 통계 및 배열 인덱싱을 포함하는 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 numpy 함수입니다:

1. 배열 생성 및 초기화 함수:

np.array(): 목록 또는 튜플에서 배열을 만듭니다.

np.zeros(): 모두 0으로 구성된 배열을 만듭니다.

np.ones(): 모든 1의 배열을 만듭니다.

np.empty(): 초기화 값 없이 배열을 만듭니다.

np.arange(): 산술 시퀀스 배열을 만듭니다.

np.linspace(): 지정된 범위 내에서 균등한 간격의 배열을 만듭니다.

2. 배열 연산 함수:

np.shape(): 배열의 모양을 반환합니다.

np.reshape(): 배열의 모양을 변경합니다.

np.resize(): 배열의 크기를 변경합니다.

np.concatenate(): 두 개 이상의 배열을 연결합니다.

np.split(): 배열을 여러 하위 배열로 분할합니다.

3. 수학 연산 기능:

np.add(): 덧셈 연산.

np.subtract(): 빼기 연산.

np.multiply(): 곱셈 연산.

np.divide(): 나누기 작업.

np.power(): 전원 작동.

np.sqrt(): 제곱근 연산.

np.sin(): 사인 함수.

np.cos(): 코사인 함수.

np.exp(): 지수 함수.

np.log(): 로그 함수.

4. 통계 함수:

np.mean(): 평균을 계산합니다.

np.median(): 중앙값을 계산합니다.

np.std(): 표준편차를 계산합니다.

np.var(): 분산을 계산합니다.

np.max(): 배열에서 최대값을 찾습니다.

np.min(): 배열에서 최소값을 찾습니다.

5. 배열 인덱스 및 슬라이싱 함수:

np.shape(): 배열의 모양을 반환합니다.

np.reshape(): 배열의 모양을 변경합니다.

np.concatenate(): 두 개 이상의 배열을 연결합니다.

이것들은 numpy 함수의 작은 부분일 뿐이며 다른 많은 기능과 사용법이 있습니다.

위 내용은 numpy 함수의 전체 목록의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

R.E.P.O. 에너지 결정과 그들이하는 일 (노란색 크리스탈)
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 최고의 그래픽 설정
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 아무도들을 수없는 경우 오디오를 수정하는 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25 : Myrise에서 모든 것을 잠금 해제하는 방법
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

numpy 함수는 무엇입니까? numpy 함수는 무엇입니까? Nov 21, 2023 pm 05:14 PM

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

numpy 함수의 전체 목록 numpy 함수의 전체 목록 Nov 22, 2023 pm 01:43 PM

Numpy 함수에는 np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace(), np.shape(), np.reshape()가 포함됩니다. , np.resize(), np.concatenate(), np.split(), np.add(), np.subtract(), np.multiply() 등

Numpy에서 역행렬을 찾는 방법 Numpy에서 역행렬을 찾는 방법 Nov 22, 2023 pm 01:54 PM

numpy에서 역행렬을 찾는 단계: 1. numpy 라이브러리를 가져오고 numpy를 np로 가져옵니다. 2. 정사각형 행렬 A = np.array([[1, 2], [3, 4]])를 만듭니다. 3. np.linalg.inv() 함수를 사용하여 역행렬 A_inv = np.linalg.inv(A)를 찾습니다. 4. 결과 print(A_inv)를 출력합니다.

Python에서 일반적으로 사용되는 numpy 함수 살펴보기: numpy 함수 이해 Python에서 일반적으로 사용되는 numpy 함수 살펴보기: numpy 함수 이해 Jan 26, 2024 am 09:16 AM

numpy 함수 이해: Python에서 일반적으로 사용되는 numpy 함수를 살펴보세요. 특정 코드 예제가 필요합니다. 소개: Python에서 NumPy(NumPy, NumericalPython의 약어)는 Python에 효율적인 다차원 배열 개체와 많은 수의 개체를 제공하는 강력한 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다. 수학 함수 라이브러리. NumPy는 Python을 사용한 과학 컴퓨팅의 핵심 라이브러리 중 하나로 데이터 분석, 기계 학습, 이미지 처리 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 N을 소개합니다.

Numpy 함수를 사용하는 방법 Numpy 함수를 사용하는 방법 Nov 22, 2023 pm 01:34 PM

Numpy는 수치 계산 및 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리로, 많은 강력한 기능과 도구를 제공합니다. 일반적인 numpy 함수 소개: 1. np.array(), 목록 또는 튜플에서 배열을 생성합니다. 2. np.zeros(), 모두 0으로 구성된 배열을 생성합니다. 3. np.ones(), 배열을 생성합니다. 4. np.arange()는 산술 시퀀스 배열을 생성합니다. 5. np.shape()는 배열의 모양을 반환합니다.

PyCharm을 사용하여 NumPy를 빠르게 설치하고 Python에서 프로그래밍 시작 PyCharm을 사용하여 NumPy를 빠르게 설치하고 Python에서 프로그래밍 시작 Feb 18, 2024 pm 06:25 PM

PyCharm 튜토리얼: NumPy를 빠르게 설치하고 프로그래밍 여정을 시작하세요. 소개: PyCharm은 강력한 Python 통합 개발 환경이고 NumPy는 과학 컴퓨팅을 위한 Python 라이브러리입니다. NumPy는 수많은 수학 함수와 배열 연산을 제공하므로 Python을 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 더욱 편리하게 만듭니다. 이 튜토리얼에서는 PyCharm에 NumPy를 설치하는 방법을 빠르게 안내하고 구체적인 코드 예제를 통해 NumPy 프로그램 작성을 시작하는 방법을 보여줍니다.

Numpy 함수 라이브러리의 핵심 기능과 응용에 대한 심층 분석 Numpy 함수 라이브러리의 핵심 기능과 응용에 대한 심층 분석 Jan 26, 2024 am 10:06 AM

numpy 함수에 대한 심층 연구: numpy 라이브러리의 핵심 기능 및 해당 응용 프로그램 분석 소개: NumPy(NumericalPython)는 Python 과학 컴퓨팅을 위한 기본 라이브러리 중 하나이며 효율적인 다차원 배열(ndarray) 객체와 일련의 수학 함수를 사용하여 Python에서 빠르고 간결한 수치 계산을 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 NumPy 라이브러리의 핵심 기능과 응용 프로그램을 자세히 살펴보고 특정 코드 예제를 통해 독자가 NumP를 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 돕습니다.

종합 가이드: NumPy 함수의 필수 요소 익히기 종합 가이드: NumPy 함수의 필수 요소 익히기 Jan 26, 2024 am 08:00 AM

NumPy 기능을 마스터하기 위한 핵심: 종합 가이드 소개: 과학 컴퓨팅 분야에서 NumPy는 Python의 가장 중요한 라이브러리 중 하나입니다. 이는 효율적인 다차원 배열 개체와 이러한 배열 작업을 위한 많은 기능을 제공합니다. 이 글은 독자들에게 NumPy 기능의 핵심을 익히는 데 도움이 되는 포괄적인 가이드를 제공할 것입니다. 이 기사는 NumPy의 기본부터 시작하여 독자가 이러한 기능을 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. NumPy에 대한 기본 지식 NumPy는 과학을 위한 소프트웨어입니다.

See all articles