


Senarai lengkap fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan numpy
Fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan numpy termasuk numpy.array, numpy.zeros, numpy.ones, numpy.arange, numpy.linspace, numpy.shape, numpy.reshape, numpy.transpose, numpy. split, numpy .add, numpy.tolak, numpy.multiply, numpy.divide, dsb.
Sistem pengendalian untuk tutorial ini: Sistem Windows 10, versi Python 3.11.4, komputer DELL G3.
Pustaka numpy ialah perpustakaan Python untuk pengkomputeran saintifik yang menyediakan sejumlah besar pengiraan berangka dan fungsi operasi tatasusunan. Berikut ialah beberapa fungsi numpy yang biasa digunakan:
1 Cipta tatasusunan:
numpy.array: Cipta tatasusunan numpy.
numpy.zeros: Buat tatasusunan semua sifar.
numpy.ones: Buat tatasusunan kesemuanya.
numpy.arange: Buat tatasusunan yang meningkat mengikut saiz langkah yang ditentukan.
numpy.linspace: Buat tatasusunan teragih sama rata dalam julat yang ditentukan.
2. Operasi tatasusunan:
numpy.shape: Mengembalikan dimensi tatasusunan.
numpy.reshape: Tukar bentuk tatasusunan.
numpy.transpose: Tukar dimensi tatasusunan.
numpy.concatenate: Gabungkan tatasusunan di sepanjang paksi yang ditentukan.
numpy.split: Pisahkan tatasusunan kepada berbilang subarray.
3. Operasi matematik:
numpy.add: Lakukan operasi tambah pada elemen tatasusunan.
numpy.subtract: Lakukan operasi tolak pada elemen tatasusunan.
numpy.multiply: Gandakan elemen tatasusunan.
numpy.divide: Lakukan operasi bahagi pada elemen tatasusunan.
numpy.power: Meningkatkan elemen tatasusunan.
4. Fungsi statistik:
numpy.mean: Kira purata tatasusunan.
numpy.median: Kira median tatasusunan.
numpy.std: Kira sisihan piawai tatasusunan.
numpy.min: Mengembalikan nilai minimum tatasusunan.
numpy.max: Mengembalikan nilai maksimum tatasusunan.
5 Pengindeksan dan penghirisan tatasusunan:
numpy.argmax: Mengembalikan indeks nilai maksimum dalam tatasusunan.
numpy.argmin: Mengembalikan indeks nilai minimum dalam tatasusunan.
numpy.where: Mengembalikan indeks elemen tatasusunan yang memenuhi syarat berdasarkan syarat yang ditentukan.
numpy.take: Keluarkan elemen tatasusunan mengikut indeks yang ditentukan.
Ini hanyalah sebahagian kecil daripada fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan numpy, numpy juga menyediakan banyak fungsi dan kaedah berkuasa lain. Anda boleh merujuk dokumentasi rasmi numpy atau tutorial lain untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara menggunakan fungsi berdasarkan keperluan khusus anda.
Atas ialah kandungan terperinci Senarai lengkap fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan numpy. 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



Kaedah untuk melihat versi numpy: 1. Gunakan baris arahan untuk melihat versi, yang akan mencetak versi semasa 2. Gunakan skrip Python untuk melihat versi, dan versi semasa akan dikeluarkan pada konsol 3; Gunakan Jupyter Notebook untuk melihat versi, yang akan mencetak versi semasa dalam sel output Versi semasa dipaparkan dalam; ; 5. Lihat versi dalam persekitaran interaktif Python, dan versi yang sedang dipasang akan dikeluarkan secara langsung.

numpy ialah perpustakaan Python untuk pengkomputeran saintifik. Menyediakan objek dan alat tatasusunan berbilang dimensi yang berkuasa untuk memproses tatasusunan ini, yang boleh melakukan pengiraan berangka, operasi data, pengiraan algebra linear dengan mudah, dsb. Objek ndarray Numpy boleh menyimpan jenis data yang sama, lebih cekap daripada objek senarai asli Python, dan juga menyokong operasi penyiaran. Numpy juga menyediakan banyak fungsi untuk operasi tatasusunan, termasuk fungsi matematik, fungsi algebra linear, fungsi penjanaan nombor rawak, dan sebagainya.

Pustaka Numpy ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik yang penting dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang cekap dan perpustakaan fungsi yang kaya, yang boleh membantu kami melakukan pengiraan berangka dan pemprosesan data dengan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan satu siri fungsi yang biasa digunakan dalam pustaka Numpy dan cara menggunakan fungsi ini untuk mengoptimumkan kod dan mempercepatkan pemprosesan data. Mencipta tatasusunan Fungsi penciptaan tatasusunan yang biasa kami gunakan ialah: np.array(): Menukar data input kepada objek ndarray Anda boleh menentukan kelas data tatasusunan dengan menentukan dtype.

Untuk menguasai kemahiran dan kaedah memasang perpustakaan NumPy dalam Python, contoh kod khusus diperlukan adalah bahasa pengaturcaraan yang sangat berkuasa, tetapi ia sedikit tidak mencukupi dalam pengiraan saintifik dan operasi berangka. Untuk mengatasi masalah ini, ramai pembangun telah membangunkan pelbagai perpustakaan pengkomputeran saintifik, salah satu yang paling popular dan berkuasa ialah perpustakaan NumPy. NumPy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling asas dan penting dalam Python, yang boleh membantu kami melaksanakan pemprosesan tatasusunan dan operasi berangka yang cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Py

numpy库常用函数有numpy.array、numpy.zeros、numpy.ones、numpy.arange、numpy.linspace、numpy.shape、numpy.reshape、numpy.transpose、numpy.split.subtract、numpy.arange .multiply、numpy.divide等等。

Pustaka Numpy ialah salah satu perpustakaan pemprosesan data yang paling biasa digunakan dalam Python Ia disukai secara meluas oleh penganalisis data kerana kaedah operasinya yang cekap dan mudah. Dalam perpustakaan Numpy, terdapat banyak fungsi yang biasa digunakan yang boleh membantu kami menyelesaikan tugas pemprosesan data dengan cepat dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa fungsi Numpy yang biasa digunakan, dan menyediakan contoh kod dan senario aplikasi praktikal supaya pembaca boleh bermula dengan perpustakaan Numpy dengan lebih cepat. 1. Buat prototaip fungsi numpy.array array: numpy.array(obj

Pustaka NumPy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang penting dalam Python dan boleh menyediakan operasi berangka lanjutan dan fungsi operasi tatasusunan. Walau bagaimanapun, dalam beberapa kes, kami mungkin perlu menyahpasang atau mengemas kini perpustakaan NumPy. Artikel ini akan memberikan anda panduan terperinci untuk menyahpasang pustaka NumPy untuk membantu anda menyelesaikan masalah nyahpasang dengan mudah, dengan contoh kod khusus. Langkah pertama dalam menyahpasang perpustakaan NumPy adalah untuk menentukan sama ada perpustakaan dipasang dalam persekitaran Python anda. Anda boleh menyemak dengan memasukkan arahan berikut dalam baris arahan atau terminal: pipsho

Mula Pantas: Cara memasang perpustakaan numpy, contoh kod khusus diperlukan Pengenalan: Numpy ialah perpustakaan Python untuk pengkomputeran saintifik, yang menyediakan matematik berangka lanjutan dan fungsi operasi tatasusunan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara memasang perpustakaan Numpy dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pembaca bermula dengan cepat. 1. Pasang perpustakaan Numpy Terdapat banyak cara untuk memasang pustaka Numpy Cara yang paling biasa ialah menggunakan arahan pip untuk memasangnya. Mula-mula pastikan komputer anda telah memasang Python, kemudian ikuti
