Analisis komprehensif fungsi perpustakaan numpy

numpy (Numerical Python) ialah perpustakaan untuk pengkomputeran saintifik dalam Python, yang menyediakan fungsi operasi berangka yang cekap. Dalam perpustakaan numpy, terdapat sejumlah besar fungsi untuk kita gunakan Artikel ini akan menganalisis secara terperinci penggunaan beberapa fungsi biasa dalam perpustakaan numpy dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Cipta fungsi tatasusunan

1. numpy.array function
   numpy.array function digunakan untuk mencipta objek tatasusunan, yang boleh menjadi tatasusunan satu dimensi, dua dimensi atau berbilang dimensi. Parameter boleh menjadi senarai, tupel, tatasusunan, dsb.
   Contoh kod:

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)

2. numpy.zeros function
   numpy.zeros function digunakan untuk mencipta tatasusunan semua 0s, dan bentuk tatasusunan boleh ditentukan.
   Contoh kod:

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)

3. numpy.ones function
   numpy.ones function digunakan untuk mencipta tatasusunan kesemuanya, dan bentuk tatasusunan juga boleh ditentukan.
   Contoh kod:

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. Fungsi matematik

1. fungsi numpy.sin
   fungsi numpy.sin digunakan untuk mengira nilai sinus setiap elemen dalam tatasusunan.
   Contoh kod:

import numpy as np
a = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
b = np.sin(a)
print(b)

2. numpy.cos function
   numpy.cos fungsi digunakan untuk mengira kosinus setiap elemen dalam tatasusunan.
   Contoh kod:

import numpy as np
a = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
b = np.cos(a)
print(b)

3. numpy.exp function
   numpy.exp fungsi digunakan untuk mengira nilai eksponen setiap elemen dalam tatasusunan.
   Contoh kod:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.exp(a)
print(b)

3. Fungsi statistik

1. numpy.fungsi min
   fungsi numpy.min digunakan untuk mengira purata setiap elemen dalam tatasusunan.
   Contoh Kod:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.mean(a)
print(b)

2. numpy.max function
   numpy.max fungsi digunakan untuk mengira nilai maksimum dalam tatasusunan.
   Contoh Kod:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.max(a)
print(b)

3. fungsi numpy.min
   fungsi numpy.min digunakan untuk mengira nilai minimum dalam tatasusunan.
   Contoh kod:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.min(a)
print(b)

4. Fungsi operasi tatasusunan

1. fungsi numpy.reshape
   fungsi numpy.reshape digunakan untuk menukar bentuk tatasusunan, dan boleh menukar tatasusunan kepada bilangan baris dan lajur yang ditentukan.
   Contoh Kod:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)

2. numpy.transpose function
   numpy.transpose function digunakan untuk transpose array.
   Contoh kod:

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.transpose(a)
print(b)

Di atas hanyalah beberapa fungsi dalam perpustakaan numpy Terdapat banyak fungsi lain yang boleh digunakan untuk pengiraan tatasusunan, statistik, operasi, dll. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami senarai fungsi dalam perpustakaan numpy.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis komprehensif fungsi perpustakaan numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!