Numpy ライブラリで一般的に使用される関数の包括的なコレクション: 効率的な科学計算技術のロックを解除します。

Numpy ライブラリでよく使用される関数の完全なリスト: 効率的な科学計算スキルを解放する

Python での科学計算には、Numpy ライブラリが不可欠なツールです。多彩な機能 強力な機能や便利なツール。読者が Numpy ライブラリをより有効に活用できるように、この記事では一般的に使用される Numpy 関数とその使用法と例を紹介します。

1. 配列の作成

• np.array(): Python のリストとタプルから配列を作成します。
• np.zeros(): すべてゼロ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.full(): 任意の値の配列を作成します。
• np.arange(): Python の range 関数と同様の配列を作成します。
• np.linspace(): 指定された間隔内で配列を作成します。

例:

import numpy as np

# 从 Python 列表和元组创建数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array((1, 2, 3))

# 创建全 0 数组
zeros_arr = np.zeros((2, 3))

# 创建全 1 数组
ones_arr = np.ones((2, 3))

# 创建一个任意值的数组
full_arr = np.full((2, 3), 4)

# 创建一个类似于 Python range 函数的数组
range_arr = np.arange(0, 10, 2)

# 创建一个在指定间隔内的数组
linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5)

2. 基本的な数学関数

• np.add(): 2 つの配列の加算。
• np.subtract(): 2 つの配列の減算。
• np.multiply(): 2 つの配列の乗算。
• np.divide(): 2 つの配列の除算。
• np.power(): 指定された累乗した一連の数値を計算します。
• np.sqrt(): 各要素の平方根を求めます。

例:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 两个数组的加法
add_arr = np.add(arr1, arr2)

# 两个数组的减法
sub_arr = np.subtract(arr1, arr2)

# 两个数组的乘法
mul_arr = np.multiply(arr1, arr2)

# 两个数组的除法
div_arr = np.divide(arr1, arr2)

# 将一组数按照指定的次数幂进行计算
power_arr = np.power(arr1, 2)

# 对每个元素求开方
sqrt_arr = np.sqrt(arr2)

3. 配列操作

##np.transpose(): 配列の軸を交換します。
• np.reshape(): 配列の形状を再定義します。
• np.concatenate(): 複数の配列を連結します。
• np.split(): 配列を複数の配列に分割します。
• np.sort(): 指定された要件に従って配列を並べ替えます。

例:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 交换数组的轴
transpose_arr = np.transpose(arr)

# 重新定义数组形状
reshape_arr = np.reshape(arr, (2, 3))

# 对多个数组进行拼接
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
concat_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

# 将一个数组分裂成多个数组
split_arr = np.split(concat_arr, 2)

# 按照指定要求进行数组排序
sort_arr = np.sort(arr1)

統計関数

##np.sum(): 配列の合計を計算します。

• np.mean(): 配列の平均を計算します。
• np.std(): 配列の標準偏差を計算します。
• np.var(): 配列の分散を計算します。
• np.max(): 配列の最大値を計算します。
• np.min(): 配列の最小値を計算します。
• 例:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 对数组进行求和计算
sum_arr = np.sum(arr)

# 对数组进行求平均数计算
mean_arr = np.mean(arr)

# 对数组进行求标准差计算
std_arr = np.std(arr)

# 对数组进行求方差计算
var_arr = np.var(arr)

# 对数组进行求最大值计算
max_arr = np.max(arr)

# 对数组进行求最小值计算
min_arr = np.min(arr)

概要

Numpy ライブラリは、さまざまな科学計算タスクを迅速かつ効率的に完了するのに役立つ非常に強力なツール関数を提供します。この記事では、配列の作成、基本的な数学関数、配列演算、統計関数など、一般的に使用されるいくつかの関数とその使用方法を紹介します。これらの機能を使いこなして、実際の科学計算の作業効率を向上させていただければ幸いです。

以上がNumpy ライブラリで一般的に使用される関数の包括的なコレクション: 効率的な科学計算技術のロックを解除します。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。