numpy関数まとめ：よく使う関数・機能一覧

numpy 関数ガイド: 一般的に使用される関数と numpy ライブラリ内のその関数の概要。特定のコード例が必要です

はじめに:
NumPy は Python です科学のためのライブラリ コンピューティングのコア ライブラリは、多数の効率的な配列操作関数とツールを提供します。データ処理、数値計算、機械学習などの分野で広く使用されています。この記事では、一般的に使用されるいくつかの NumPy 関数とその具体的な関数と使用法を紹介し、対応するコード例を示します。

1. 配列を作成する関数

1. numpy.array()
   numpy.array()関数を使用して配列を作成します。リスト、タプル、数値、またはその他の配列を受け取り、指定された形状とデータ型の配列を作成できます。

コード例:
import numpy as np

1 次元配列の作成

a = np.array([1, 2, 3] )
print(a) # 出力: [1 2 3]

2 次元配列を作成します

b = np.array([[1, 2, 3], [ 4, 5, 6]])
print(b)
''''
出力:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
''''

2. numpy.zeros()
   numpy.zeros() 関数は、指定されたサイズの配列を作成し、配列要素を 0 に初期化するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

すべて 0 の 3x3 配列を作成します

a = np.zeros((3, 3))
print(a)
''''
出力:
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0 .]]
'''

3. numpy.ones()
   numpy.ones() 関数は、指定されたサイズの配列を作成し、配列要素を 1 に初期化するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

すべての 1s

a = np.ones((2, 2)) の 2x2 配列を作成します。
print(a)
''''
出力:
[[1. 1.]
[1. 1.]]
'''

2. 配列演算関数

1. numpy.shape()
   numpy.shape()関数は配列の形状を取得する関数です。

コード例:
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # 出力: (2, 3)

2. numpy.reshape()
   numpy.reshape() 関数は、配列の形状を変更するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
res = arr.reshape((2, 3))
print(res)
'''
出力:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
' ''

3. numpy.concatenate()
   numpy.concatenate() 関数は、指定された軸に沿って 2 つ以上の配列を結合するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
res = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(res)
'''
出力:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
'''

3. 数学的演算のための関数

1. numpy .add()
   numpy.add() 関数は、2 つの配列の要素ごとの加算を実行するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4 , 5, 6])
res = np.add(a, b)
print(res) # 出力: [5 7 9]

2. numpy.subtract()
   numpy.subtract() 関数は、2 つの配列の要素ごとの減算を実行するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

a = np.array([4, 5, 6])
b = np.array([1 , 2, 3])
res = np.subtract(a, b)
print(res) # 出力: [3 3 3]

3. numpy.dot()
   numpy.dot() 関数は、2 つの配列の内積を計算するために使用されます。

コード例:
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4 , 5, 6])
res = np.dot(a, b)
print(res) # 出力: 32

結論:
この記事では、一般的に使用されるいくつかの NumPy 関数とその機能と使用法、および対応するコード例が提供されます。これらの関数を使用すると、配列の作成、配列演算、数学的演算を簡単に実行できます。 NumPy は科学計算において重要な役割を果たしており、この記事が読者の NumPy の学習と使用に役立つことを願っています。

参考資料:
1.「NumPy公式ドキュメント」、https://numpy.org/doc/
2.「Python科学計算ライブラリNumPyの使い方」、https://www .runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html

以上がnumpy関数まとめ：よく使う関数・機能一覧の詳細内容です。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。