


Cara menggunakan numpy untuk pengiraan berangka yang cekap
Cara menggunakan Numpy untuk pengiraan berangka yang cekap
Ikhtisar:
Numpy ialah perpustakaan pengiraan berangka Python sumber terbuka yang menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi dan alat pengiraan yang cekap. Dengan menggunakan Numpy, kami boleh memberikan permainan sepenuhnya kepada prestasi perkakasan komputer dan mengoptimumkan penyelesaian kepada masalah pengiraan berangka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Numpy untuk pengiraan berangka yang cekap dan memberikan contoh kod yang berkaitan.
Pasang Numpy:
Sebelum kita mula menggunakan Numpy, kita perlu memasangnya terlebih dahulu. Numpy boleh dipasang dalam persekitaran Python melalui arahan berikut:
pip install numpy
Import modul Numpy:
Sebelum menggunakan Numpy, kita perlu mengimport modul Numpy untuk menggunakan fungsi dan alatan yang disediakan dalam kod. Kod untuk mengimport Numpy adalah seperti berikut:
import numpy as np
Cipta tatasusunan Numpy:
Struktur data paling asas Numpy ialah ndarray (tatasusunan n-dimensi), iaitu tatasusunan berbilang dimensi. Kita boleh mencipta dan memanipulasi tatasusunan berbilang dimensi menggunakan fungsi yang disediakan oleh Numpy. Berikut ialah beberapa cara untuk mencipta tatasusunan berbilang dimensi:
Gunakan fungsi np.array() untuk mencipta tatasusunan berbilang dimensi daripada senarai Python:
a = np.array([1, 2, 3]) # 创建一个一维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建一个二维数组
Salin selepas log masukGunakan fungsi np.arange() untuk mencipta pelbagai dimensi tatasusunan dari 0 hingga N-1 Tatasusunan:
c = np.arange(10) # 创建一个一维数组,包含0到9的数字 d = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的二维数组
Salin selepas log masukGunakan fungsi np.zeros() untuk mencipta tatasusunan berbilang dimensi semua sifar saiz yang ditentukan:
e = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的全零二维数组
Salin selepas log masukGunakan fungsi np.ones() untuk mencipta tatasusunan berbilang dimensi bagi semua saiz yang ditentukan:
f = np.ones((3, 2)) # 创建一个3行2列的全一二维数组
Salin selepas log masuk
Operasi asas:
Numpy menyediakan pelbagai fungsi operasi tatasusunan Berikut ialah beberapa contoh operasi yang biasa digunakan:
Pengindeksan dan s.
g = np.arange(10) # 创建一个包含0到9的一维数组 print(g[2]) # 输出数组中索引为2的元素,即2 print(g[2:5]) # 输出数组中从索引2到索引4的元素,即[2, 3, 4]
Salin selepas log masukOperasi tatasusunan:
h = np.array([1, 2, 3]) i = np.array([4, 5, 6]) print(h + i) # 输出数组相加的结果,即[5, 7, 9] print(h * 2) # 输出数组元素乘以2的结果,即[2, 4, 6]
Salin selepas log masukTransformasi bentuk tatasusunan:
j = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的二维数组 print(j) """ 输出: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] """ print(j.T) # 输出数组的转置,即[[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]] print(j.flatten()) # 输出数组的一维表示,即[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
Salin selepas log masuk
Operasi lanjutan:
Numpy menyediakan banyak operasi berangka lanjutan🜎 beberapa contoh pengiraan lanjutan: yang biasa digunakan
- Operasi tatasusunan:
- Penimbunan dan pemisahan tatasusunan :
- Ringkasan: Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Numpy untuk pengiraan yang cekap dan contoh kod berangka yang relevan Dengan menggunakan Numpy, kami boleh menyelesaikan masalah pengiraan berangka dengan cekap dengan objek tatasusunan berbilang dimensi dan alat pengiraan yang disediakannya. Diharapkan pembaca dapat menguasai penggunaan asas Numpy melalui pengenalan artikel ini, dan dapat menggunakan Numpy secara fleksibel untuk menyelesaikan masalah pengiraan berangka sebenar.
k = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(np.mean(k)) # 输出数组的平均值,即3.5 print(np.max(k)) # 输出数组的最大值,即6 print(np.min(k)) # 输出数组的最小值,即1
l = np.array([1, 2, 3]) m = np.array([4, 5, 6]) print(np.dot(l, m)) # 输出两个数组的点积,即32 print(np.linalg.inv(k)) # 输出数组的逆矩阵
n = np.array([1, 2, 3]) o = np.array([4, 5, 6]) print(np.stack((n, o), axis=0)) # 将两个数组按行堆叠,输出[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print(np.split(n, 3)) # 将一个数组按照指定的点分割成多个子数组,输出[array([1]), array([2]), array([3])]
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan numpy untuk pengiraan berangka yang cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Cara menaik taraf versi numpy: Tutorial yang mudah diikuti, memerlukan contoh kod konkrit Pengenalan: NumPy ialah perpustakaan Python penting yang digunakan untuk pengkomputeran saintifik. Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang berkuasa dan satu siri fungsi berkaitan yang boleh digunakan untuk melaksanakan operasi berangka yang cekap. Apabila versi baharu dikeluarkan, ciri yang lebih baharu dan pembetulan pepijat sentiasa tersedia kepada kami. Artikel ini akan menerangkan cara untuk menaik taraf pustaka NumPy anda yang dipasang untuk mendapatkan ciri terkini dan menyelesaikan isu yang diketahui. Langkah 1: Semak versi NumPy semasa pada permulaan

Ajar anda langkah demi langkah untuk memasang NumPy dalam PyCharm dan menggunakan sepenuhnya fungsinya yang berkuasa: NumPy ialah salah satu perpustakaan asas untuk pengkomputeran saintifik dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi berprestasi tinggi dan pelbagai fungsi yang diperlukan untuk melaksanakan operasi asas pada fungsi tatasusunan. Ia merupakan bahagian penting dalam kebanyakan projek sains data dan pembelajaran mesin. Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada cara memasang NumPy dalam PyCharm, dan menunjukkan ciri hebatnya melalui contoh kod tertentu. Langkah 1: Pasang PyCharm Pertama, kami

Panduan pemasangan Numpy: Satu artikel untuk menyelesaikan masalah pemasangan, memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Numpy ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik yang berkuasa dalam Python Ia menyediakan objek dan alatan tatasusunan berbilang dimensi yang cekap untuk mengendalikan data tatasusunan. Walau bagaimanapun, untuk pemula, memasang Numpy boleh menyebabkan kekeliruan. Artikel ini akan memberikan anda panduan pemasangan Numpy untuk membantu anda menyelesaikan masalah pemasangan dengan cepat. 1. Pasang persekitaran Python: Sebelum memasang Numpy, anda perlu terlebih dahulu memastikan bahawa Py telah dipasang.

Ruang pemacu C kehabisan! 5 kaedah pembersihan yang cekap didedahkan! Dalam proses menggunakan komputer, ramai pengguna akan menghadapi situasi di mana ruang pemacu C kehabisan terutamanya selepas menyimpan atau memasang sejumlah besar fail, ruang pemacu C yang tersedia akan berkurangan dengan cepat, yang akan menjejaskan prestasi dan. kelajuan komputer berjalan. Pada masa ini, sangat perlu untuk membersihkan pemacu C. Jadi, bagaimana untuk membersihkan pemacu C dengan cekap? Seterusnya, artikel ini akan mendedahkan 5 kaedah pembersihan yang cekap untuk membantu anda menyelesaikan masalah kekurangan ruang pemacu C dengan mudah. 1. Bersihkan fail sementara ialah fail sementara yang dijana semasa komputer sedang berjalan.

Ciri dan Kelebihan Bahasa C: Mengapakah ia merupakan salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular? Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, bahasa C mempunyai banyak ciri dan kelebihan unik, itulah sebabnya ia telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular. Artikel ini akan meneroka ciri dan kelebihan bahasa C, serta aplikasinya yang meluas dalam pelbagai bidang. Pertama sekali, bahasa C mempunyai sintaks yang ringkas dan struktur yang jelas. Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, sintaks bahasa C agak mudah dan mudah difahami dan dipelajari. Ia menggunakan ciri-ciri bahasa semula jadi untuk membolehkan pengaturcara

Python dan C++ ialah dua bahasa pengaturcaraan yang popular, masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri. Bagi orang yang ingin belajar pengaturcaraan, memilih untuk belajar Python atau C++ selalunya merupakan keputusan penting. Artikel ini akan meneroka kos pembelajaran Python dan C++ dan membincangkan bahasa yang lebih sesuai untuk masa dan usaha. Mula-mula, mari kita mulakan dengan Python. Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang ditafsirkan yang terkenal dengan kemudahan pembelajaran, kod yang jelas dan sintaks yang ringkas. Berbanding dengan C++, Python

Gabungan sempurna PyCharm dan NumPy: kemahiran penting untuk meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python Pengenalan: Python telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan arus perdana dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin. Sebagai bahagian teras perpustakaan pengkomputeran saintifik Python, NumPy memberikan kami operasi tatasusunan yang cekap dan fungsi pengiraan berangka. Untuk menggunakan sepenuhnya kuasa NumPy, kami memerlukan persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) yang berkuasa untuk membantu kami dalam pengaturcaraan. PyCharm adalah yang paling popular dalam komuniti Python

Tajuk: Panduan Amalan Cekap untuk Penukaran Pengekodan Bahasa Go Dalam pembangunan perisian harian, kita sering menghadapi keperluan untuk menukar teks dalam pengekodan yang berbeza. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan moden, bahasa Go menyediakan perpustakaan standard yang kaya dan fungsi terbina dalam, menjadikannya sangat mudah dan cekap untuk melaksanakan penukaran pengekodan teks. Artikel ini akan memperkenalkan garis panduan praktikal tentang cara melakukan penukaran pengekodan dalam bahasa Go dan memberikan contoh kod khusus. 1.Pengekodan UTF-8 dan penukaran rentetan Dalam bahasa Go, rentetan menggunakan pengekodan UTF-8 secara lalai
