Numpy: 配列を効率的に構築するための強力なツール

Numpy: 配列をすばやく作成するための強力なツール

Numpy (数値 Python) は、Python で一般的に使用される科学計算ライブラリの 1 つです。配列オブジェクトと対応する演算関数は大規模なデータ演算を実行でき、他の多くの科学計算ライブラリの基礎でもあります。データサイエンス、機械学習、深層学習などの分野では、numpy の効率的な配列操作が不可欠であり、numpy を使用して配列を迅速に作成することは重要な機能の 1 つです。

Numpy には、配列を作成するためのさまざまなメソッドが用意されています。以下に、一般的に使用されるいくつかのメソッドと、具体的なコード例を示します。

1. Python リストを使用して配列を作成する
   np.array() 関数を使用して、Python リストを numpy 配列に変換します。

   import numpy as np
   
   list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
   array1 = np.array(list1)
   print(array1)

   出力結果:

   [1 2 3 4 5]

2. numpy が提供する関数を使用して、特定の型の配列を作成します
   たとえば、np.zeros() を使用します。すべて 0 の配列を作成する関数 配列の場合、np.ones() 関数を使用してすべて 1 の配列を作成し、np.arange() 関数を使用して算術シーケンス配列を作成します。

   import numpy as np
   
   # 创建全零数组
   zero_array = np.zeros((2, 3))
   print(zero_array)
   
   # 创建全一数组
   ones_array = np.ones((2, 3))
   print(ones_array)
   
   # 创建等差数列数组
   arange_array = np.arange(1, 10, 2)
   print(arange_array)

   出力結果:

   [[0. 0. 0.]
    [0. 0. 0.]]
   
   [[1. 1. 1.]
    [1. 1. 1.]]
   
   [1 3 5 7 9]

3. numpy が提供するランダム関数を使用してランダム配列を作成します
   numpy には、次の目的で使用できるさまざまなランダム関数が用意されています。さまざまなタイプのランダム配列を作成します。

   import numpy as np
   
   # 创建随机数组
   random_array = np.random.random((2, 3))
   print(random_array)
   
   # 创建随机整数数组
   randint_array = np.random.randint(1, 10, (2, 3))
   print(randint_array)
   
   # 创建服从正态分布的随机数组
   normal_array = np.random.normal(0, 1, (2, 3))
   print(normal_array)

   出力結果:

   [[0.95013914 0.51356046 0.59365896]
    [0.60093207 0.66674617 0.41265148]]
   
   [[9 5 7]
    [2 3 5]]
   
   [[ 0.0748576  -0.3003907   0.89676223]
    [ 0.11659403 -0.45642916 -2.63455294]]

4. numpy が提供する特別な関数を使用して特別な配列を作成します
   numpy は、次のような特別なタイプの配列を作成するためのいくつかの特別な関数を提供します。 np.eye() は単位行列を作成でき、np.linspace() は等間隔の配列を作成できます。

   import numpy as np
   
   # 创建单位矩阵
   eye_array = np.eye(3)
   print(eye_array)
   
   # 创建均匀间隔的数组
   linspace_array = np.linspace(0, 1, 5)
   print(linspace_array)

   出力結果:

   [[1. 0. 0.]
    [0. 1. 0.]
    [0. 0. 1.]]
   
   [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

上記の一般的な方法により、さまざまな種類の配列をすばやく作成できます。実際のアプリケーションでは、numpy を使用して配列を迅速に作成すると、データ処理の効率が大幅に向上すると同時に、コードの可読性と保守性も向上します。したがって、Python データ サイエンティストや機械学習エンジニアにとって、numpy 配列の迅速な作成方法を習得することは、必須の基本スキルです。

以上がNumpy: 配列を効率的に構築するための強力なツールの詳細内容です。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。