Python で np が何をするかを理解する

Python では、「np」は通常、サードパーティ ライブラリ「numpy」の別名である「numpy」ライブラリを指します。方法: コマンド「import numpy as np」を使用して、numpy ライブラリのエイリアスを「np」に設定します。

デモ:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)

結果は次のとおりです:

[1 2 3]

知識ポイントの拡張:

NumPy の基本的な使用法Python

ndarray (以降、配列と呼びます) は numpy の配列オブジェクトですが、同型であることに注意してください。つまり、その中のすべての要素が同じ型でなければなりません。これらの配列にはそれぞれ形状と dtype があります。

Shape は配列の形状です。

import numpy as np
from numpy.random import randn

arr = randn(12).reshape(3, 4)

arr

[[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]

arr.shape
(3, 4)

(3, 4) は、arr が 3 行 4 列の配列であり、dtype が float64

# であることを意味します。 ##次の関数は配列の作成に使用できます

array 入力データを ndarray に変換し、型は指定するかデフォルトにすることができますasarray 入力を ndarray に変換しますarange組み込みの range と同様ですones,ones_like 形状に基づいてすべて 1 の配列を作成します。これにより、他の配列の形状をコピーできますzeros 、zeros_like上記と同様、すべて 0empty、empty_like新しい配列を作成し、スペースのみを割り当てますeye,identity対角線を含む対角行列の作成 1

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