Cara menggunakan fungsi numpy
Numpy ialah perpustakaan Python untuk pengiraan berangka dan analisis data, menyediakan banyak fungsi dan alatan yang berkuasa. Pengenalan kepada fungsi numpy biasa: 1. np.array(), mencipta tatasusunan daripada senarai atau tuple 2. np.zeros(), mencipta tatasusunan semua 0s(), mencipta tatasusunan An tatasusunan semua yang; 4. np.arange(), mencipta tatasusunan jujukan aritmetik 5. np.shape(), mengembalikan bentuk tatasusunan, dsb.
Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, versi Python 3.11.4, komputer DELL G3.
Numpy ialah perpustakaan Python untuk pengiraan berangka dan analisis data, yang menyediakan banyak fungsi dan alatan yang berkuasa. Berikut ialah pengenalan kepada beberapa fungsi numpy biasa:
1 Buat tatasusunan:
np.array(): Buat tatasusunan daripada senarai atau tuple.
np.zeros(): Buat tatasusunan semua sifar.
np.ones(): Buat tatasusunan kesemuanya.
np.arange(): Buat tatasusunan jujukan aritmetik.
2. Operasi tatasusunan:
np.shape(): Mengembalikan bentuk tatasusunan.
np.reshape(): Tukar bentuk tatasusunan.
np.concatenate(): Gabungkan dua atau lebih tatasusunan.
3. Operasi matematik:
np.add(): operasi tambah.
np.subtract(): operasi tolak.
np.multiply(): Operasi pendaraban.
np.divide(): Operasi bahagian.
np.power(): Operasi kuasa.
np.sqrt(): operasi punca kuasa dua.
np.sin(): fungsi sinus.
np.cos(): Fungsi kosinus.
np.exp(): Fungsi eksponen.
np.log(): Fungsi logaritma.
4. Fungsi statistik:
np.mean(): Kira purata.
np.median(): Kira median.
np.std(): Kira sisihan piawai.
np.var(): Kira varians.
np.max(): Cari nilai maksimum dalam tatasusunan.
np.min(): Cari nilai minimum dalam tatasusunan.
5. Pengindeksan dan penghirisan tatasusunan:
np.shape(): Mengembalikan bentuk tatasusunan.
np.reshape(): Tukar bentuk tatasusunan.
np.concatenate(): Gabungkan dua atau lebih tatasusunan.
Ini hanya sebahagian kecil daripada fungsi numpy, terdapat banyak fungsi dan kegunaan lain. Anda boleh mempelajari maklumat yang lebih terperinci dengan merujuk dokumentasi rasmi numpy atau tutorial lain. Saya harap contoh mudah ini dapat membantu anda mula menggunakan fungsi numpy.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan fungsi 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



Fungsi numpy termasuk np.sin(), np.cos(), np.tan(), np.exp(), np.log(), np.log10(), np.log2(), np.mean() , np.median(), np.var(), np.std(), np.max(), np.min(), np.percentile(), dsb.

Fungsi numpy termasuk np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace(), np.shape(), np.reshape() , np.resize(), np.concatenate(), np.split(), np.add(), np.subtract(), np.multiply(), dsb.

Memahami fungsi numpy: Terokai fungsi numpy yang biasa digunakan dalam Python, contoh kod khusus diperlukan Pengenalan: Dalam Python, NumPy (singkatan untuk NumericalPython) ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik yang berkuasa yang menyediakan Python dengan objek tatasusunan berbilang dimensi yang cekap dan sejumlah besar. Perpustakaan fungsi matematik. NumPy ialah salah satu perpustakaan teras untuk pengkomputeran saintifik menggunakan Python dan digunakan secara meluas dalam analisis data, pembelajaran mesin, pemprosesan imej dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa N yang biasa digunakan

Langkah-langkah untuk mencari songsangan matriks dalam numpy: 1. Import perpustakaan numpy, import numpy sebagai np 2. Buat matriks segi empat sama, A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ; 3. Gunakan fungsi np.linalg.inv() untuk mencari songsangan matriks, A_inv = np.linalg.inv(A). Keluarkan hasilnya, print(A_inv).

Numpy ialah perpustakaan Python untuk pengiraan berangka dan analisis data, menyediakan banyak fungsi dan alatan yang berkuasa. Pengenalan kepada fungsi numpy biasa: 1. np.array(), mencipta tatasusunan daripada senarai atau tuple 2. np.zeros(), mencipta tatasusunan semua 0s(), mencipta tatasusunan An tatasusunan semua yang; 4. np.arange(), mencipta tatasusunan jujukan aritmetik 5. np.shape(), mengembalikan bentuk tatasusunan, dsb.

Tutorial PyCharm: Pasang NumPy dengan pantas dan mulakan perjalanan pengaturcaraan anda Pengenalan: PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa, dan NumPy ialah perpustakaan Python untuk pengkomputeran saintifik. NumPy menyediakan sejumlah besar fungsi matematik dan operasi tatasusunan, menjadikan Python lebih mudah untuk pengkomputeran saintifik dan analisis data. Tutorial ini akan membawa anda dengan cepat melalui cara memasang NumPy dalam PyCharm, dan menunjukkan kepada anda cara mula menulis program NumPy melalui contoh kod konkrit.

Kajian mendalam tentang fungsi numpy: Analisis fungsi teras perpustakaan numpy dan aplikasinya Pengenalan: NumPy (NumericalPython) ialah salah satu perpustakaan asas untuk pengkomputeran saintifik dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi (ndarray) dan satu siri fungsi matematik, membolehkan kami Melaksanakan pengiraan berangka yang pantas dan ringkas dalam Python. Artikel ini akan menyelidiki fungsi teras dan aplikasi perpustakaan NumPy, dan membantu pembaca memahami dan menggunakan NumP dengan lebih baik melalui contoh kod tertentu.

Kunci Menguasai Fungsi NumPy: Panduan Komprehensif Pengenalan: Dalam bidang pengkomputeran saintifik, NumPy ialah salah satu perpustakaan terpenting dalam Python. Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang cekap dan banyak fungsi untuk bekerja dengan tatasusunan ini. Artikel ini akan memberikan pembaca panduan komprehensif untuk membantu mereka menguasai kekunci kepada fungsi NumPy. Artikel akan bermula dengan asas NumPy dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan fungsi ini dengan lebih baik. 1. Pengetahuan asas NumPy NumPy ialah perisian untuk saintifik
