Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Apakah fungsi numpy?
Fungsi Numpy termasuk np.sin(), np.cos(), np.tan(), np.exp(), np.log(), np.log10(), np.log2(), np.mean (), np.median(), np.var(), np.std(), np.max(), np.min(), np.percentile(), dsb.
Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, versi Python 3.11.4, komputer DELL G3.
NumPy ialah perpustakaan penting untuk pengiraan berangka dalam Python Ia menyediakan pelbagai fungsi matematik, logik, statistik dan algebra linear. Berikut ialah beberapa fungsi yang biasa digunakan dalam NumPy dan contoh aplikasinya:
1 Fungsi matematik:
np.sin(), np.cos(), np.tan(): Kira sinus setiap elemen dalam. tatasusunan, kosinus, nilai tangen.
np.exp(): Kira nilai eksponen setiap elemen dalam tatasusunan.
np.log(), np.log10(), np.log2(): Kira logaritma asli, logaritma dengan asas 10 dan logaritma dengan asas 2 setiap elemen dalam tatasusunan.
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(np.sin(arr)) print(np.exp(arr)) print(np.log10(arr))
2. Fungsi statistik:
np.mean(), np.median(), np.var(), np.std(): Kira min, median, varians dan standard tatasusunan masing-masing Perbezaan .
np.max(), np.min(): Kira nilai maksimum dan minimum tatasusunan.
np.percentile(): Kira persentil tatasusunan.
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.mean(arr)) print(np.max(arr)) print(np.percentile(arr, 50))
3 Fungsi logik:
np.logical_and(), np.logical_or(), np.logical_not(): melaksanakan operasi logik DAN, logik ATAU dan NOT logik.
np.all(), np.any(): Tentukan sama ada semua elemen dalam tatasusunan adalah Benar atau sama ada mana-mana elemen adalah Benar.
import numpy as np arr1 = np.array([True, True, False]) arr2 = np.array([False, True, False]) print(np.logical_and(arr1, arr2)) print(np.any(arr1))
4. Fungsi algebra linear:
np.dot(): Kira hasil darab titik dua tatasusunan.
np.linalg.inv(): Kira matriks songsang matriks.
np.linalg.det(): Kira nilai penentu matriks.
import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print(np.dot(arr1, arr2)) print(np.linalg.inv(arr1)) print(np.linalg.det(arr1))
Ini hanyalah salah satu fungsi yang biasa digunakan dalam NumPy Ia juga menyediakan banyak fungsi lain, seperti fungsi pemprosesan imej, fungsi penyepaduan berangka, fungsi transformasi Fourier diskret, dsb. Fungsi ini menyediakan alat yang sangat berkuasa untuk pengiraan berangka, menjadikan NumPy sebagai bahagian yang amat diperlukan dalam bidang pengkomputeran saintifik. Semoga contoh ini akan membantu anda memahami fungsi dalam NumPy dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah fungsi numpy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!