共通パラメータの分析と numpy 関数の使用法
Numpy は Python でよく使われる数値計算ライブラリであり、豊富な数値演算関数とデータ構造を提供します。配列演算や数値計算を効率的に実行できます。この記事では、numpy 関数の一般的なパラメーターと使用法を分析し、具体的なコード例を示します。
1. numpy 関数の共通パラメータ
- array_like: これは numpy 関数で最も一般的なパラメータであり、さまざまな反復可能なオブジェクト (たとえば、リスト、タプル、配列など) を入力として使用します。多次元配列または 1 次元配列にすることができます。
例:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 定义一维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 定义二维数组 print(a) # 输出:[1 2 3 4] print(b) # 输出:[[1 2] # [3 4]]
- dtype: 配列要素のデータ型を指定するパラメータです。 Numpy は、int、float、bool などの複数のデータ型をサポートしています。
例:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float) # 指定数组元素为浮点型 b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int) # 指定数组元素为整型 print(a) # 输出:[1. 2. 3.] print(b) # 输出:[1 2 3]
- shape: これは、配列の次元を指定するパラメーターです。数値またはタプル (またはリスト) を指定できます。
例:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 一维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组 print(a.shape) # 输出:(4,) print(b.shape) # 输出:(2, 2)
- axis: 軸の動作を指定するパラメータです。軸は配列の次元を表し、0 から始まり 1 ずつ増加します。
例:
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(np.sum(a, axis=0)) # 按列求和,输出:[4 6] print(np.sum(a, axis=1)) # 按行求和,输出:[3 7]
- out: 出力結果を保存する場所を指定するパラメータです。既存の配列または新しい配列を使用できます。
例:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.zeros(3) np.add(a, b, out=c) # 将a和b相加,结果放在c中 print(c) # 输出:[5. 7. 9.]
2. numpy 関数の一般的な使用法
-
配列の作成: が提供するさまざまな関数を使用できます。 numpy
np.array()
、np.zeros()
、np.ones()
、np などの配列を作成する関数を作成します。 arange( )
待ってください。
例:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) # 创建一维数组 b = np.zeros((2, 2)) # 创建全0的二维数组 c = np.ones((3, 3)) # 创建全1的二维数组 d = np.arange(0, 10, 2) # 创建一个等差数列 print(a) # 输出:[1 2 3] print(b) # 输出:[[0. 0.] # [0. 0.]] print(c) # 输出:[[1. 1. 1.] # [1. 1. 1.] # [1. 1. 1.]] print(d) # 输出:[0 2 4 6 8]
- 配列演算: numpy は、加算、減算、乗算、除算などの豊富な配列演算関数を提供します。合計、平均など
例:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) print(np.add(a, b)) # 数组相加,输出:[5 7 9] print(np.subtract(a, b)) # 数组相减,输出:[-3 -3 -3] print(np.multiply(a, b)) # 数组相乘,输出:[4 10 18] print(np.divide(a, b)) # 数组相除,输出:[0.25 0.4 0.5] print(np.sum(a)) # 数组求和,输出:6 print(np.mean(a)) # 数组平均值,输出:2
- 配列変換: Numpy は、転置、再形成、マージなどのさまざまな配列変換関数を提供します。
例:
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.transpose(a) # 转置数组 c = np.reshape(a, (1, 4)) # 将数组重塑为1行4列的数组 d = np.concatenate((a, b), axis=1) # 按列合并数组 print(b) # 输出:[[1 3] # [2 4]] print(c) # 输出:[[1 2 3 4]] print(d) # 输出:[[1 2 1 3] # [3 4 2 4]]
この記事では、numpy 関数の一般的なパラメーターと使用法を紹介し、具体的なコード例を示します。これらの関数の使い方をマスターすると、配列演算や数値計算をより効率的に実行でき、プログラミング効率が向上します。
以上が共通パラメータの分析と numpy 関数の使用法の詳細内容です。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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