공용 매개변수 분석 및 numpy 함수 사용법
Numpy는 Python에서 흔히 사용되는 수치 연산 라이브러리로, 풍부한 수치 연산 함수와 데이터 구조를 제공하며, 배열 연산과 수치 연산을 편리하고 빠르게 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 numpy 함수의 일반적인 매개변수와 사용법을 분석하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1. numpy 함수의 공통 매개변수
예:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 定义一维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 定义二维数组 print(a) # 输出:[1 2 3 4] print(b) # 输出:[[1 2] # [3 4]]
예:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float) # 指定数组元素为浮点型 b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int) # 指定数组元素为整型 print(a) # 输出:[1. 2. 3.] print(b) # 输出:[1 2 3]
예:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 一维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组 print(a.shape) # 输出:(4,) print(b.shape) # 输出:(2, 2)
예:
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(np.sum(a, axis=0)) # 按列求和,输出:[4 6] print(np.sum(a, axis=1)) # 按行求和,输出:[3 7]
예:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.zeros(3) np.add(a, b, out=c) # 将a和b相加,结果放在c中 print(c) # 输出:[5. 7. 9.]
2. numpy 함수의 일반적인 사용
np.array()
、np.zeros()
、np.ones()
、np.arange()
등과 같이 numpy에서 제공하는 다양한 생성 함수를 사용할 수 있습니다. 예:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) # 创建一维数组 b = np.zeros((2, 2)) # 创建全0的二维数组 c = np.ones((3, 3)) # 创建全1的二维数组 d = np.arange(0, 10, 2) # 创建一个等差数列 print(a) # 输出:[1 2 3] print(b) # 输出:[[0. 0.] # [0. 0.]] print(c) # 输出:[[1. 1. 1.] # [1. 1. 1.] # [1. 1. 1.]] print(d) # 输出:[0 2 4 6 8]
예:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) print(np.add(a, b)) # 数组相加,输出:[5 7 9] print(np.subtract(a, b)) # 数组相减,输出:[-3 -3 -3] print(np.multiply(a, b)) # 数组相乘,输出:[4 10 18] print(np.divide(a, b)) # 数组相除,输出:[0.25 0.4 0.5] print(np.sum(a)) # 数组求和,输出:6 print(np.mean(a)) # 数组平均值,输出:2
예:
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.transpose(a) # 转置数组 c = np.reshape(a, (1, 4)) # 将数组重塑为1行4列的数组 d = np.concatenate((a, b), axis=1) # 按列合并数组 print(b) # 输出:[[1 3] # [2 4]] print(c) # 输出:[[1 2 3 4]] print(d) # 输出:[[1 2 1 3] # [3 4 2 4]]
이 글에서는 numpy 함수의 일반적인 매개변수와 사용법을 소개하고 구체적인 코드 예시를 제공합니다. 이러한 기능의 사용법을 익히면 배열 작업과 수치 계산을 보다 효율적으로 수행하고 프로그래밍 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 공통 매개변수 분석 및 numpy 함수 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!