Numpy 関数には、np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.empty()、np.arange()、np.linspace()、np.shape() が含まれます。 、np.reshape()、np.resize()、np.concatenate()、np.split()、np.add()、np.subtract()、np.multiply()など。
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 ライブラリは、配列の作成、配列操作、数学的演算、統計、配列のインデックス付けを含む多くの関数を提供します。一般的に使用される numpy 関数は次のとおりです:
1. 配列の作成および初期化関数:
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.empty(): 初期化値なしで配列を作成します。
np.arange(): 等差数列配列を作成します。
np.linspace(): 指定された範囲内で等間隔の配列を作成します。
2. 配列操作関数:
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.resize(): 配列のサイズを変更します。
np.concatenate(): 2 つ以上の配列を連結します。
np.split(): 配列を複数のサブ配列に分割します。
3. 数学演算関数:
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. 配列インデックスとスライス関数:
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。
これらは 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。
以上がnumpy 関数の完全なリストの詳細内容です。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。

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