Numpy 기능: 종합적인 분석과 심층적인 적용

numpy 함수에 대한 자세한 설명: 초보자부터 마스터까지

소개:
데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 numpy는 매우 중요한 Python 라이브러리입니다. 효율적이고 강력한 다차원 배열 조작 도구를 제공하여 대규모 데이터를 쉽고 빠르게 처리할 수 있습니다. 이 기사에서는 배열 생성, 인덱싱, 슬라이싱, 작업 및 변환을 포함하여 numpy 라이브러리에서 가장 일반적으로 사용되는 일부 기능을 자세히 소개하고 특정 코드 예제도 제공합니다.

1. 배열 생성

1. 배열을 생성하려면 numpy.array() 함수를 사용하세요.

   import numpy as np
   
   # 创建一维数组
   arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   print(arr1)
   
   # 创建二维数组
   arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   print(arr2)
   
   # 创建全0/1数组
   arr_zeros = np.zeros((2, 3))
   print(arr_zeros)
   
   arr_ones = np.ones((2, 3))
   print(arr_ones)
   
   # 创建指定范围内的数组
   arr_range = np.arange(0, 10, 2)
   print(arr_range)

2. 배열 인덱싱 및 슬라이싱

1. 인덱스를 사용하여 배열 요소에 액세스하세요.

   import numpy as np
   
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   print(arr[0])
   print(arr[2:4])

2. 부울 인덱싱을 사용하여 조건을 충족하는 요소를 선택하세요.

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

3. 배열 작업

1. 배열에 대한 기본 작업입니다.

   import numpy as np
   
   arr1 = np.array([1, 2, 3])
   arr2 = np.array([4, 5, 6])
   
   # 加法
   print(arr1 + arr2)
   
   # 减法
   print(arr1 - arr2)
   
   # 乘法
   print(arr1 * arr2)
   
   # 除法
   print(arr1 / arr2)
   
   # 矩阵乘法
   print(np.dot(arr1, arr2))

2. 어레이에 대한 집계 작업.

   import numpy as np
   
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   
   # 求和
   print(np.sum(arr))
   
   # 求最大值
   print(np.max(arr))
   
   # 求最小值
   print(np.min(arr))
   
   # 求平均值
   print(np.mean(arr))

4. 배열 변환

1. 배열의 모양을 변경하려면 reshape() 함수를 사용하세요.

   import numpy as np
   
   arr = np.arange(10)
   print(arr)
   
   reshaped_arr = arr.reshape((2, 5))
   print(reshaped_arr)

2. 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하려면 flatten() 함수를 사용하세요.

   import numpy as np
   
   arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   print(arr)
   
   flatten_arr = arr.flatten()
   print(flatten_arr)

결론:
이 문서에서는 배열 생성, 인덱싱, 슬라이싱, 작업 및 변환과 같은 작업을 포함하여 numpy 라이브러리의 몇 가지 일반적인 기능에 대해 자세히 소개합니다. Numpy 라이브러리의 강력한 기능은 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 데이터 과학 및 기계 학습의 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글을 통해 독자들이 numpy 라이브러리의 기능을 더 잘 이해하고 적용하며, 실무에서 유연하게 사용할 수 있기를 바랍니다.

참조:

1. https://numpy.org/doc/stable/reference/

위 내용은 Numpy 기능: 종합적인 분석과 심층적인 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!