numpy 함수 라이브러리의 주요 함수를 배우고 적용해보세요.

numpy 함수 라이브러리의 주요 함수와 그 응용을 마스터하세요

데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 numpy는 고성능 다차원 배열 객체와 다양한 수학 함수를 제공하는 매우 중요한 Python 라이브러리입니다. . 이 기사에서는 numpy의 몇 가지 주요 기능을 소개하고 독자가 이러한 기능을 더 잘 이해하고 사용할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. numpy 배열 생성 및 초기화

numpy는 배열을 생성하고 초기화하는 다양한 방법을 제공합니다. 그중 가장 기본적인 것은 numpy.array() 함수를 사용하는 것입니다.

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1d)

# 创建二维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2d)

# 创建全零数组
zeros = np.zeros((3, 3))
print(zeros)

# 创建全一数组
ones = np.ones((2, 2))
print(ones)

# 创建指定范围的数组
range_arr = np.arange(1, 10)
print(range_arr)

2. Array 연산

numpy는 배열의 합계, 평균, 표준 편차 등을 계산하는 것을 포함하여 배열에서 작동하는 많은 함수를 제공합니다. 강요. 다음은 일반적으로 사용되는 배열 조작 함수의 몇 가지 예입니다.

import numpy as np

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

# 计算数组元素的和
print(np.sum(arr))

# 计算数组元素的平均值
print(np.mean(arr))

# 计算数组元素的标准差
print(np.std(arr))

# 沿指定轴计算数组元素的和
print(np.sum(arr, axis=0))  # 沿着列的方向求和
print(np.sum(arr, axis=1))  # 沿着行的方向求和

# 数组的合并和分割
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 合并数组
concat_arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(concat_arr)

# 按指定轴分割数组
split_arr = np.split(concat_arr, 2, axis=1)
print(split_arr)

3. 배열 인덱싱 및 슬라이싱

numpy를 사용하면 배열을 쉽게 인덱싱하고 슬라이싱할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 예입니다.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取指定位置的元素
print(arr[2])  # 输出：3

# 切片操作
print(arr[1:4] ) # 输出：[2, 3, 4]

# 多维数组的索引和切片
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 获取指定位置的元素
print(arr[0, 1])  # 输出：2

# 切片操作
print(arr[:2, 1:])  # 输出：[[2,3], [5,6]]

4. 배열 모양 및 모양 변경

numpy는 배열의 크기 변경, 배열 모양 변경 등 배열의 모양을 조작하는 일련의 함수와 메서드를 제공합니다. 예는 다음과 같습니다:

import numpy as np

# 改变数组形状
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 2))
print(reshaped_arr)

# 获取数组的形状
print(arr.shape)  # 输出：(2, 3)

# 将多维数组展平为一维数组
flatten_arr = arr.flatten()
print(flatten_arr)

5. 배열 요소에 대한 작업

numpy는 배열 요소에 대해 제곱 계산, 근계 계산, 로그 계산 등과 같은 수학적 연산을 수행하기 위한 일련의 함수를 제공합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算数组元素的平方
print(np.power(arr, 2))

# 计算数组元素的开方
print(np.sqrt(arr))

# 计算数组元素的对数
print(np.log(arr))

요약:

이 문서에서는 numpy 함수 라이브러리 및 해당 애플리케이션의 일부 주요 함수를 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다. 이러한 기능에는 배열 생성 및 초기화, 배열 작업, 배열 인덱싱 및 슬라이싱, 배열 모양 및 모양 변경, 배열 요소 작업이 포함됩니다. 이러한 기능을 익히면 독자는 데이터 처리 및 분석에 numpy를 더 잘 사용하고 작업 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 numpy 함수 라이브러리의 주요 함수를 배우고 적용해보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!