numpy 関数の使用に関する簡潔なガイド

NumPy 関数は使いやすく、具体的なコード例が必要です。

NumPy は、Python で非常に一般的に使用される科学計算ライブラリであり、豊富な関数とツールを提供します。配列と行列を処理します。この記事では、NumPy でよく使用されるいくつかの関数とその使用方法を紹介し、具体的なコード例を通じてその機能を示します。

1. 配列の作成

NumPy を使用すると、さまざまな種類の配列を簡単に作成できます。配列を作成する一般的な方法は次のとおりです:

1. numpy.array 関数を使用して 1 次元配列を作成します:

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   print(a)

   出力:

   [1 2 3 4 5]

2. numpy.zeros 関数を使用して、要素がすべて 0 である配列を作成します。

   b = np.zeros((3, 4))
   print(b)

   出力:

   [[0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0.]]

3. numpy を使用します。要素がすべて 0 である配列を作成する one 関数 1 の配列:

   c = np.ones((2, 3))
   print(c)

   出力:

   [[1. 1. 1.]
    [1. 1. 1.]]

4. numpy.eye 関数を使用して単位行列を作成します:

   d = np.eye(3)
   print(d)

   出力:

   [[1. 0. 0.]
    [0. 1. 0.]
    [0. 0. 1.]]

2. 配列の属性と基本操作

NumPy 配列には、よく使用される属性と基本操作がいくつかあります。いくつかの例を次に示します:

1. 配列の形状:

   print(a.shape)  # 输出(5,)
   print(b.shape)  # 输出(3, 4)
   print(c.shape)  # 输出(2, 3)
   print(d.shape)  # 输出(3, 3)

2. 配列の次元:

   print(a.ndim)  # 输出1
   print(b.ndim)  # 输出2
   print(c.ndim)  # 输出2
   print(d.ndim)  # 输出2

3. 要素の数配列のデータ型:

   print(a.size)  # 输出5
   print(b.size)  # 输出12
   print(c.size)  # 输出6
   print(d.size)  # 输出9

4. 配列のデータ型:

   print(a.dtype)  # 输出int64
   print(b.dtype)  # 输出float64
   print(c.dtype)  # 输出float64
   print(d.dtype)  # 输出float64

3. 配列操作

NumPy は豊富な機能を提供します。配列演算。いくつかの例を示します:

1. 配列の加算と減算:

   x = np.array([1, 2, 3])
   y = np.array([4, 5, 6])
   
   print(x + y)  # 输出[5 7 9]
   print(x - y)  # 输出[-3 -3 -3]

2. 配列の乗算と除算:

   print(x * y)  # 输出[4 10 18]
   print(x / y)  # 输出[0.25 0.4  0.5 ]

3. 配列の二乗和 平方根:

   print(np.square(x))  # 输出[1 4 9]
   print(np.sqrt(y))  # 输出[2. 2.236 2.449]

4. #配列の行列乗算:

   a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
   
   print(np.dot(a, b))  # 输出[[19 22] [43 50]]

4. 配列インデックスとスライス

NumPy は配列要素にアクセスするための強力な機能を提供します。いくつかの例を次に示します:

1. 配列のインデックス:

   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   
   print(a[0])  # 输出1
   print(a[-1])  # 输出5

2. 配列のスライス:

   b = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
   
   print(b[0])  # 输出[1 2 3 4]
   print(b[:, 0])  # 输出[1 5 9]
   print(b[1:3, 1:3])  # 输出[[6 7] [10 11]]

5. 配列統計演算

NumPy は豊富な配列統計演算を提供します。いくつかの例を次に示します:

1. 配列の合計、平均値、標準偏差を計算します:

   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   
   print(np.sum(a))  # 输出15
   print(np.mean(a))  # 输出3.0
   print(np.std(a))  # 输出1.41421356

2. 配列の最小値と最大値を計算します:

   b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
   
   print(np.min(b))  # 输出1
   print(np.max(b))  # 输出9

概要:

この記事では、NumPy ライブラリのいくつかの一般的な関数と操作メソッドを紹介し、特定のコード例を通じてそれらの使用法を示します。これらの関数と操作を学ぶことで、科学計算やデータ分析のための NumPy ライブラリをよりよく理解し、応用できるようになります。この記事が NumPy の学習に役立つことを願っています。

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