numpy関数の使い方

numpy は、数値計算とデータ分析のための Python ライブラリであり、多くの強力な関数とツールを提供します。一般的な numpy 関数の紹介: 1. np.array()、リストまたはタプルから配列を作成します; 2. np.zeros()、すべて 0 の配列を作成します; 3. np.ones()、配列を作成しますすべて 1 の配列; 4. np.arange()、算術シーケンス配列を作成します; 5. np.shape()、配列の形状などを返します。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、DELL G3 コンピューター。

Numpy は数値計算とデータ分析のための Python ライブラリであり、多くの強力な関数とツールを提供します。以下は、いくつかの一般的な numpy 関数の紹介です:

1. 配列の作成:

np.array(): リストまたはタプルから配列を作成します。

np.zeros(): すべて 0 の配列を作成します。

np.ones(): すべて 1 の配列を作成します。

np.arange(): 等差数列配列を作成します。

2. 配列操作:

np.shape(): 配列の形状を返します。

np.reshape(): 配列の形状を変更します。

np.concatenate(): 2 つ以上の配列を連結します。

3. 数学的演算:

np.add(): 加算演算。

np.subtract(): 減算演算。

np.multiply(): 乗算演算。

np.divide(): 除算演算。

np.power(): 電源操作。

np.sqrt(): 平方根演算。

np.sin(): サイン関数。

np.cos(): コサイン関数。

np.exp(): 指数関数。

np.log(): 対数関数。

4. 統計関数:

np.mean(): 平均を計算します。

np.median(): 中央値を計算します。

np.std(): 標準偏差を計算します。

np.var(): 分散を計算します。

np.max(): 配列内の最大値を検索します。

np.min(): 配列内の最小値を見つけます。

5. 配列のインデックス付けとスライス:

np.shape(): 配列の形状を返します。

np.reshape(): 配列の形状を変更します。

np.concatenate(): 2 つ以上の配列を連結します。

これは numpy 関数のほんの一部であり、他にも多くの関数や使用法があります。 numpy の公式ドキュメントまたは他のチュートリアルを参照すると、より詳細な情報を学ぶことができます。これらの簡単な例が numpy 関数の使用を開始するのに役立つことを願っています。

以上がnumpy関数の使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。