Bagaimana untuk menggunakan numpy dalam pycharm
Untuk menggunakan NumPy dengan PyCharm, ikut langkah berikut: Pasang NumPy dalam Struktur Projek. Import NumPy dan tentukan alias. Cipta tatasusunan NumPy menggunakan fungsi np.array(). Gunakan fungsi NumPy untuk melakukan manipulasi data, operasi matematik dan pengiraan saintifik.
Cara menggunakan NumPy dalam PyCharm
NumPy ialah pakej Python untuk memproses tatasusunan data berbilang dimensi. Ia menyediakan satu set alat berkuasa untuk manipulasi data, operasi matematik dan pengiraan saintifik. Terdapat langkah berikut untuk menggunakan NumPy dalam PyCharm:
Pasang NumPy
- Buka PyCharm dan pergi ke Fail > Di bawah "Jurubahasa Projek", klik ikon "+". Pilih "NumPy" daripada senarai pakej yang tersedia dan klik "Pasang Pakej".
- Import NumPy
- Dalam skrip Python, anda boleh menggunakan pernyataan
import numpy sebagai np
untuk mengimport NumPy. Ini akan mencipta alias bernamanp
untuk mengakses fungsi dan kelas NumPy.
Buat tatasusunan NumPy
Tatasusunan NumPy ialah bekas data berbilang dimensi. Tatasusunan boleh dibuat menggunakan fungsi np.array()
, menghantar senarai atau tuple sebagai parameter. Dimensi tatasusunan ditentukan oleh dimensi data input. import numpy as np
语句导入 NumPy。这将创建一个名为 np
的别名,用于访问 NumPy 函数和类。
创建 NumPy 数组
NumPy 数组是多维数据容器。可以使用 np.array()
函数创建数组,传入一个列表或元组作为参数。数组的维数由输入数据的维度决定。
import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(my_array) # 输出:[1 2 3 4 5]
数据操作
NumPy 提供了各种函数来执行数据操作,包括:
-
数组切片: 使用
[
和]
运算符切片数组,指定索引范围。 -
数组排序: 使用
np.sort()
函数对数组进行排序。 -
数组查找: 使用
np.where()
函数查找数组中满足特定条件的元素。
数学运算
NumPy 提供了丰富的数学函数,可应用于数组,包括:
-
元素运算: 使用
+
,-
,*
,/
等运算符执行元素级运算。 -
矩阵乘法: 使用
np.dot()
函数执行矩阵乘法。 -
三角函数: 使用
np.sin()
,np.cos()
,np.tan()
等函数进行三角函数运算。
科学计算
NumPy 具有用于科学计算的功能,包括:
-
统计运算: 使用
np.mean()
,np.std()
,np.median()
等函数计算统计量。 -
线性代数: 使用
np.linalg
模块执行线性代数运算,如矩阵求逆和特征值计算。 -
傅里叶变换: 使用
np.fft
rrreee Operasi Data
- 🎜🎜Penghirisan tatasusunan: 🎜 Menggunakan operator
[
dan ]
Potong tatasusunan, nyatakan julat indeks. 🎜🎜🎜Isih tatasusunan: 🎜 Gunakan fungsi np.sort()
untuk mengisih tatasusunan. 🎜🎜🎜Carian tatasusunan: 🎜 Gunakan fungsi np.where()
untuk mencari elemen dalam tatasusunan yang memenuhi syarat tertentu. 🎜🎜🎜Operasi matematik🎜🎜NumPy menyediakan set kaya fungsi matematik yang boleh digunakan pada tatasusunan, termasuk: 🎜- 🎜🎜Operasi mengikut unsur: 🎜 Gunakan
+
, -
, *
, /
dan pengendali lain melakukan operasi peringkat elemen. 🎜🎜🎜Pendaraban matriks: 🎜 Gunakan fungsi np.dot()
untuk melaksanakan pendaraban matriks. 🎜🎜🎜Fungsi trigonometri: 🎜 Gunakan fungsi seperti np.sin()
, np.cos()
, np.tan()
untuk melaksanakan fungsi trigonometri Operasi fungsi. 🎜🎜🎜Scientific Computing🎜🎜NumPy mempunyai fungsi untuk pengkomputeran saintifik, termasuk: 🎜- 🎜🎜Operasi statistik: 🎜 Menggunakan
np.mean()
, np.std() . code>, <code>np.median()
dan fungsi lain mengira statistik. 🎜🎜🎜Algebra Linear: 🎜 Gunakan modul np.linalg
untuk melaksanakan operasi algebra linear seperti penyongsangan matriks dan pengiraan nilai eigen. 🎜🎜🎜Fourier Transform: 🎜 Gunakan modul np.fft
untuk melaksanakan Fourier Transform untuk pemprosesan isyarat dan pemprosesan imej. 🎜🎜
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan numpy dalam pycharm. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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











PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Untuk menjalankan kod python dalam teks luhur, anda perlu memasang plug-in python terlebih dahulu, kemudian buat fail .py dan tulis kod itu, dan akhirnya tekan Ctrl B untuk menjalankan kod, dan output akan dipaparkan dalam konsol.

Kod penulisan dalam Kod Visual Studio (VSCode) adalah mudah dan mudah digunakan. Hanya pasang VSCode, buat projek, pilih bahasa, buat fail, tulis kod, simpan dan jalankannya. Kelebihan vscode termasuk sumber lintas platform, bebas dan terbuka, ciri-ciri yang kuat, sambungan yang kaya, dan ringan dan cepat.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Running Python Code di Notepad memerlukan Python Executable dan NPPExec plug-in untuk dipasang. Selepas memasang Python dan menambahkan laluannya, konfigurasikan perintah "python" dan parameter "{current_directory} {file_name}" dalam plug-in nppexec untuk menjalankan kod python melalui kunci pintasan "f6" dalam notepad.
