numpy 함수 요약: 일반적으로 사용되는 함수 및 함수 목록

Numpy 함수 가이드: numpy 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 함수와 해당 함수에 대한 개요, 구체적인 코드 예제가 필요함

소개:
NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 핵심 라이브러리로, 다수의 효율적인 배열을 제공합니다. 작업 기능 및 도구. 데이터 처리, 수치 컴퓨팅, 기계 학습 등의 분야에서 널리 사용되었습니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 NumPy 함수와 특정 함수 및 사용법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 배열을 생성하는 함수

1. numpy.array()
   numpy.array() 함수는 배열을 생성하는 데 사용됩니다. 목록, 튜플, 숫자 또는 기타 배열을 가져와 지정된 모양과 데이터 유형의 배열을 만들 수 있습니다.

코드 예:
import numpy as np

1차원 배열 만들기

a = np.array([1, 2, 3])
print(a) # 출력: [1 2 3]

2차원 배열 만들기

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
'''
출력:
[[1 2 3 ]
[4 5 6]]
'''

2. numpy.zeros()
   numpy.zeros() 함수는 지정된 크기의 배열을 만들고 배열 요소를 0으로 초기화하는 데 사용됩니다.

코드 예:
np로 numpy 가져오기

모두 0으로 구성된 3x3 배열 만들기

a = np.zeros((3, 3))
print(a)
'''
출력:
[[0 . 0. 0.]
[0.0. 0.]
[0.0. 0.]]
'''

3. numpy.ones()
   numpy.ones() 함수는 지정된 항목을 만드는 데 사용됩니다. 배열의 크기를 조정하고 배열 요소를 1로 초기화합니다.

코드 예:
np로 numpy 가져오기

모든 1로 구성된 2x2 배열 만들기

a = np.ones((2, 2))
print(a)
'''
출력:
[[1 .1.]
[1. 1.]]
'''

2. 배열 연산 함수

1. numpy.shape()
   numpy.shape() 함수는 배열의 모양을 구하는 데 사용됩니다.

코드 예:
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # 출력: (2, 3)

2. numpy.reshape()
   numpy.reshape() 함수는 배열의 모양을 변경하는 데 사용됩니다.

코드 예:
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
res = arr.reshape((2, 3))
print(res )
'''
출력:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
'''

3. numpy.concatenate()
   numpy.concatenate() 함수는 두 개 이상의 배열을 결합하는 데 사용됩니다. 지정된 축을 따라 함께.

코드 예:
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
res = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(res)
'''
출력:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
'''

3. 수학적 연산 함수

1. numpy.add()
   numpy.add() 함수는 두 배열의 요소별 추가를 수행하는 데 사용됩니다.

코드 예:
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
res = np.add(a , b)
print(res) # 출력: [5 7 9]

2. numpy.subtract()
   numpy.subtract() 함수는 두 배열의 요소별 뺄셈을 수행하는 데 사용됩니다.

코드 예:
import numpy as np

a = np.array([4, 5, 6])
b = np.array([1, 2, 3])
res = np.subtract(a , b)
print(res) # 출력: [3 3 3]

3. numpy.dot()
   numpy.dot() 함수는 두 배열의 내적을 계산하는 데 사용됩니다.

코드 예:
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
res = np.dot(a , b)
print(res) # 출력: 32

결론:
이 기사에서는 일반적으로 사용되는 NumPy 함수와 그 기능 및 사용법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 이러한 함수를 사용하면 쉽게 배열을 만들고, 배열 연산을 수행하고, 수학 연산을 수행할 수 있습니다. NumPy는 과학 컴퓨팅에서 중요한 역할을 합니다. 이 기사가 독자들이 NumPy를 배우고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

참고 자료:
1. "NumPy 공식 문서", https://numpy.org/doc/
2. "Python 과학 컴퓨팅 라이브러리 NumPy 사용", https://www.runoob.com/numpy/ numpy -tutorial.html

위 내용은 numpy 함수 요약: 일반적으로 사용되는 함수 및 함수 목록의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!