Numpy 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능의 포괄적인 컬렉션: 효율적인 과학 컴퓨팅 기술 잠금 해제

Numpy 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능의 종합 목록: 효율적인 과학 컴퓨팅 기술 잠금 해제

Python의 과학 컴퓨팅을 위해 Numpy 라이브러리는 다양하고 강력한 기능과 기타 실용적인 도구를 제공하는 필수 도구입니다. 독자들이 Numpy 라이브러리를 더 잘 사용할 수 있도록 돕기 위해 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 Numpy 기능과 사용법 및 예제를 소개합니다.

1. 배열 만들기

• np.array(): Python 목록과 튜플에서 배열을 만듭니다.
• np.zeros(): 모두 0으로 구성된 배열을 만듭니다.
• np.ones(): 모든 1의 배열을 만듭니다.
• np.full(): 임의 값의 배열을 만듭니다.
• np.arange(): Python 범위 함수와 유사한 배열을 만듭니다.
• np.linspace(): 지정된 간격 내에 배열을 만듭니다.

예:

import numpy as np

# 从 Python 列表和元组创建数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array((1, 2, 3))

# 创建全 0 数组
zeros_arr = np.zeros((2, 3))

# 创建全 1 数组
ones_arr = np.ones((2, 3))

# 创建一个任意值的数组
full_arr = np.full((2, 3), 4)

# 创建一个类似于 Python range 函数的数组
range_arr = np.arange(0, 10, 2)

# 创建一个在指定间隔内的数组
linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5)

2. 기본 수학 함수

• np.add(): 두 배열의 추가.
• np.subtract(): 두 배열의 빼기.
• np.multiply(): 두 배열의 곱셈.
• np.divide(): 두 개의 배열을 나눕니다.
• np.power(): 지정된 거듭제곱으로 거듭제곱된 숫자 집합을 계산합니다.
• np.sqrt(): 각 요소의 제곱근을 구합니다.

예:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 两个数组的加法
add_arr = np.add(arr1, arr2)

# 两个数组的减法
sub_arr = np.subtract(arr1, arr2)

# 两个数组的乘法
mul_arr = np.multiply(arr1, arr2)

# 两个数组的除法
div_arr = np.divide(arr1, arr2)

# 将一组数按照指定的次数幂进行计算
power_arr = np.power(arr1, 2)

# 对每个元素求开方
sqrt_arr = np.sqrt(arr2)

3. 배열 작업

• np.transpose(): 배열의 축을 바꿉니다.
• np.reshape(): 배열 모양을 재정의합니다.
• np.concatenate(): 여러 배열을 연결합니다.
• np.split(): 배열을 여러 배열로 분할합니다.
• np.sort(): 지정된 요구 사항에 따라 배열을 정렬합니다.

예:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 交换数组的轴
transpose_arr = np.transpose(arr)

# 重新定义数组形状
reshape_arr = np.reshape(arr, (2, 3))

# 对多个数组进行拼接
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
concat_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

# 将一个数组分裂成多个数组
split_arr = np.split(concat_arr, 2)

# 按照指定要求进行数组排序
sort_arr = np.sort(arr1)

4. 통계 함수

• np.sum(): 배열에 대한 합계 계산을 수행합니다.
• np.mean(): 배열의 평균을 계산합니다.
• np.std(): 배열의 표준편차를 계산합니다.
• np.var(): 배열의 분산을 계산합니다.
• np.max(): 배열의 최대값을 계산합니다.
• np.min(): 배열의 최소값을 계산합니다.

예:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 对数组进行求和计算
sum_arr = np.sum(arr)

# 对数组进行求平均数计算
mean_arr = np.mean(arr)

# 对数组进行求标准差计算
std_arr = np.std(arr)

# 对数组进行求方差计算
var_arr = np.var(arr)

# 对数组进行求最大值计算
max_arr = np.max(arr)

# 对数组进行求最小值计算
min_arr = np.min(arr)

요약

Numpy 라이브러리는 다양한 과학 컴퓨팅 작업을 빠르고 효율적으로 완료하는 데 도움이 되는 매우 강력한 도구 기능을 제공합니다. 이 문서에서는 배열 생성, 기본 수학 함수, 배열 연산, 통계 함수 등을 포함하여 일반적으로 사용되는 일부 함수와 사용 방법을 소개합니다. 독자들이 이러한 기능의 사용법을 익히고 실제 과학 계산 과정에서 작업 효율성을 높일 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 Numpy 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능의 포괄적인 컬렉션: 효율적인 과학 컴퓨팅 기술 잠금 해제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!