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numpy 라이브러리 함수에 대한 종합 분석

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2024-01-03 14:23:53832검색

numpy 라이브러리 함수에 대한 종합 분석

numpy(Numerical Python)는 효율적인 수치 연산 기능을 제공하는 Python의 과학 컴퓨팅용 라이브러리입니다. numpy 라이브러리에는 사용할 수 있는 함수가 많이 있습니다. 이 기사에서는 numpy 라이브러리의 일부 일반적인 함수 사용법을 자세히 분석하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 배열 함수 만들기

  1. numpy.array 함수
    numpy.array 함수는 1차원, 2차원 또는 다차원 배열이 될 수 있는 배열 객체를 만드는 데 사용됩니다. 매개변수는 목록, 튜플, 배열 등이 될 수 있습니다.
    코드 예:
import numpy as np
# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)

# 创建多维数组
c = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(c)
  1. numpy.zeros 함수
    numpy.zeros 함수는 모두 0으로 구성된 배열을 만드는 데 사용되며, 배열의 모양을 지정할 수 있습니다.
    코드 예:
import numpy as np
# 创建一个全为0的一维数组
a = np.zeros(5)
print(a)

# 创建一个全为0的二维数组
b = np.zeros((2, 3))
print(b)
  1. numpy.ones 함수
    numpy.ones 함수는 1이 모두 포함된 배열을 만드는 데 사용되며, 배열의 모양도 지정할 수 있습니다.
    코드 예:
import numpy as np
# 创建一个全为1的一维数组
a = np.ones(5)
print(a)

# 创建一个全为1的二维数组
b = np.ones((2, 3))
print(b)

2. 수학 함수

  1. numpy.sin 함수
    numpy.sin 함수는 배열의 각 요소의 사인 값을 계산하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
b = np.sin(a)
print(b)
  1. numpy.cos 함수
    numpy.cos 함수는 배열에 있는 각 요소의 코사인을 계산하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
b = np.cos(a)
print(b)
  1. numpy.exp 함수
    numpy.exp 함수는 배열에 있는 각 요소의 지수 값을 계산하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.exp(a)
print(b)

3. 통계 함수

  1. numpy.mean 함수
    numpy.mean 함수는 배열의 각 요소의 평균을 계산하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.mean(a)
print(b)
  1. numpy.max 함수
    numpy.max 함수는 배열의 최대값을 계산하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.max(a)
print(b)
  1. numpy.min 함수
    numpy.min 함수는 배열의 최소값을 계산하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.min(a)
print(b)

4. 배열 연산 함수

  1. numpy.reshape 함수
    numpy.reshape 함수는 배열의 모양을 변경하는 데 사용되며, 배열을 지정된 수의 행과 열로 변환할 수 있습니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)
  1. numpy.transpose 함수
    numpy.transpose 함수는 배열을 전치하는 데 사용됩니다.
    코드 예:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.transpose(a)
print(b)

위는 numpy 라이브러리에 있는 함수 중 일부일 뿐입니다. 배열 계산, 통계, 연산 등에 사용할 수 있는 다른 함수도 많이 있습니다. 이 기사가 독자들이 numpy 라이브러리의 함수 목록을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 numpy 라이브러리 함수에 대한 종합 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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