Numpy 함수를 사용하는 방법

Numpy는 수치 계산 및 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리로, 많은 강력한 기능과 도구를 제공합니다. 일반적인 numpy 함수 소개: 1. np.array(), 목록 또는 튜플에서 배열을 생성합니다. 2. np.zeros(), 모두 0으로 구성된 배열을 생성합니다. 3. np.ones(), 배열을 생성합니다. 4. np.arange()는 산술 시퀀스 배열을 생성합니다. 5. np.shape()는 배열의 모양을 반환합니다.

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Python 버전 3.11.4, DELL G3 컴퓨터.

Numpy는 수치 계산 및 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리로, 많은 강력한 기능과 도구를 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 numpy 함수에 대한 소개입니다:

1. 배열 만들기:

np.array(): 목록이나 튜플에서 배열을 만듭니다.

np.zeros(): 모두 0으로 구성된 배열을 만듭니다.

np.ones(): 모든 1의 배열을 만듭니다.

np.arange(): 산술 시퀀스 배열을 만듭니다.

2. 배열 연산:

np.shape(): 배열의 모양을 반환합니다.

np.reshape(): 배열의 모양을 변경합니다.

np.concatenate(): 두 개 이상의 배열을 연결합니다.

3. 수학 연산:

np.add(): 덧셈 연산.

np.subtract(): 빼기 연산.

np.multiply(): 곱셈 연산.

np.divide(): 나누기 작업.

np.power(): 전원 작동.

np.sqrt(): 제곱근 연산.

np.sin(): 사인 함수.

np.cos(): 코사인 함수.

np.exp(): 지수 함수.

np.log(): 로그 함수.

4. 통계 함수:

np.mean(): 평균을 계산합니다.

np.median(): 중앙값을 계산합니다.

np.std(): 표준편차를 계산합니다.

np.var(): 분산을 계산합니다.

np.max(): 배열에서 최대값을 찾습니다.

np.min(): 배열에서 최소값을 찾습니다.

5. 배열 인덱싱 및 슬라이싱:

np.shape(): 배열의 모양을 반환합니다.

np.reshape(): 배열의 모양을 변경합니다.

np.concatenate(): 두 개 이상의 배열을 연결합니다.

이것은 numpy 함수의 일부일 뿐이며 다른 많은 기능과 사용법이 있습니다. numpy의 공식 문서나 기타 튜토리얼을 참조하여 더 자세한 정보를 알아볼 수 있습니다. 이 간단한 예제가 numpy 함수 사용을 시작하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Numpy 함수를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!