Senarai lengkap fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan Numpy: optimumkan kod dan mempercepatkan pemprosesan data

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.

1. Buat tatasusunan
   Fungsi penciptaan tatasusunan kami yang biasa digunakan ialah:
2. np.array(): Menukar data input kepada objek ndarray Anda boleh menentukan jenis data tatasusunan dengan menentukan dtype.
3. np.zeros(): Buat tatasusunan semua-sifar bagi bentuk yang ditentukan.
4. np.ones(): Buat tatasusunan semua-1 bentuk yang ditentukan.
5. np.arange(): Buat tatasusunan aritmetik julat yang ditentukan.
6. np.linspace(): Buat tatasusunan yang sama jarak dalam julat yang ditentukan.
7. Operasi tatasusunan
   Numpy menyediakan banyak fungsi operasi tatasusunan, berikut adalah beberapa fungsi yang biasa digunakan:
8. np.reshape(): Tukar bentuk tatasusunan.
9. np.concatenate(): Gabungkan berbilang tatasusunan di sepanjang paksi yang ditentukan.
10. np.split(): Pisahkan tatasusunan kepada berbilang sub-tatasusunan di sepanjang paksi yang ditentukan.
11. np.transpose(): Tukar dimensi tatasusunan.
12. np.flatten(): Ratakan tatasusunan berbilang dimensi.
13. np.resize(): Bentuk semula tatasusunan mengikut bentuk yang ditentukan.
14. Pengiraan tatasusunan
    Numpy menyediakan pelbagai fungsi matematik yang boleh melaksanakan pelbagai operasi pada tatasusunan:
15. np.add(): Tambah tatasusunan.
16. np.subtract(): Tolak tatasusunan.
17. np.multiply(): Gandakan tatasusunan.
18. np.divide(): Pembahagian tatasusunan.
19. np.exp(): Kira eksponen tatasusunan.
20. np.sin(), np.cos(), np.tan(): Kira nilai fungsi trigonometri.
21. Statistik Tatasusunan
    Numpy juga menyediakan beberapa fungsi untuk analisis statistik, seperti:
22. np.mean(): Kira purata tatasusunan.
23. np.median(): Kira median tatasusunan.
24. np.std(): Kira sisihan piawai tatasusunan.
25. np.min(), np.max(): Kira nilai minimum dan maksimum tatasusunan masing-masing.
26. np.sum(): Kira jumlah semua elemen tatasusunan.
27. np.unique(): Cari nilai unik dalam tatasusunan.
28. Isih tatasusunan
    Fungsi isihan dalam Numpy boleh membantu kami mengisih tatasusunan:
29. np.sort(): Isih tatasusunan.
30. np.argsort(): Mengembalikan indeks disusun tatasusunan.
31. np.argmax(), np.argmin(): Kembalikan indeks nilai maksimum dan nilai minimum tatasusunan masing-masing.
32. np.partition(): Bahagikan tatasusunan kepada dua bahagian pada kedudukan yang ditentukan.
33. Pemprosesan data
    Dalam pemprosesan data, perpustakaan Numpy juga menyediakan banyak fungsi untuk membantu kami melaksanakan beberapa operasi biasa dengan cepat:
34. np.loadtxt(): Muatkan data daripada fail teks.
35. np.savetxt(): Simpan data ke fail teks.
36. np.genfromtxt(): Hasilkan tatasusunan daripada fail teks.
37. np.where(): Mengembalikan elemen yang memenuhi syarat mengikut syarat yang ditetapkan.
38. np.clip(): Hadkan elemen dalam tatasusunan kepada julat yang ditentukan.

Dengan menggunakan fungsi yang disediakan oleh perpustakaan Numpy secara rasional, kami boleh mengoptimumkan kod dan meningkatkan kelajuan pemprosesan data. Di bawah adalah contoh mudah untuk digambarkan.

import numpy as np

# 生成一个100万个元素的随机数组
arr = np.random.rand(1000000)

# 使用Numpy库计算数组的平均值
mean = np.mean(arr)
print("数组平均值：", mean)

# 使用普通的Python循环计算数组的平均值
total = 0
for num in arr:
    total += num
mean = total / len(arr)
print("数组平均值：", mean)

Dalam contoh di atas, kami menggunakan fungsi np.mean() dalam perpustakaan Numpy untuk mengira min tatasusunan dan membandingkannya dengan kaedah pengiraan gelung Python biasa. Melalui perbandingan, boleh didapati bahawa kelajuan pengiraan menggunakan perpustakaan Numpy adalah lebih pantas, terutamanya apabila menghadapi data berskala besar, jurang itu amat ketara. Oleh itu, penggunaan rasional fungsi dalam perpustakaan Numpy boleh meningkatkan kecekapan pelaksanaan kod dengan berkesan.

Ringkasnya, perpustakaan Numpy menyediakan pelbagai fungsi dan alatan yang boleh membantu kami melakukan pengiraan berangka dan pemprosesan data dengan lebih cekap. Dengan menggunakan fungsi ini dengan sewajarnya, kami boleh mengoptimumkan kod dan mempercepatkan pemprosesan data. Saya harap fungsi yang biasa digunakan yang disenaraikan dalam artikel ini akan membantu semua orang.

Atas ialah kandungan terperinci Senarai lengkap fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan Numpy: optimumkan kod dan mempercepatkan pemprosesan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!