Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Panduan permulaan pantas untuk mengetahui lebih lanjut tentang fungsi NumPy
Mulakan fungsi NumPy dengan cepat: Pengenalan terperinci, contoh kod khusus diperlukan
Pengenalan: NumPy ialah salah satu perpustakaan pengiraan berangka yang biasa digunakan dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi (ndarray) yang cekap dan fungsi berkuasa perpustakaan, membolehkan Kami dapat melakukan pengiraan berangka dan pemprosesan data dengan cepat dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci beberapa fungsi yang biasa digunakan dalam NumPy, dan menggunakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca bermula dengan cepat.
1. Cipta objek ndarray
Contoh kod:
import numpy as np # 创建一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a) # 输出:[1 2 3 4 5] # 创建二维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(b) # 输出: # [[1 2 3] # [4 5 6]]
Contoh kod:
import numpy as np # 创建一维数组 a = np.zeros(5) print(a) # 输出:[0. 0. 0. 0. 0.] # 创建二维数组 b = np.zeros((2, 3)) print(b) # 输出: # [[0. 0. 0.] # [0. 0. 0.]]
Contoh kod:
import numpy as np # 创建一维数组 a = np.ones(5) print(a) # 输出:[1. 1. 1. 1. 1.] # 创建二维数组 b = np.ones((2, 3)) print(b) # 输出: # [[1. 1. 1.] # [1. 1. 1.]]
2. Operasi tatasusunan
Contoh kod:
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(a.shape) # 输出:(2, 3)
Kod contoh:
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = a.T # 转置 print(b) # 输出: # [[1 4] # [2 5] # [3 6]]
Contoh kod:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.concatenate((a, b)) # 拼接 print(c) # 输出:[1 2 3 4 5 6]
3. Operasi tatasusunan
Contoh kod:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = a + b print(c) # 输出:[5 7 9]
Kod sampel:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = a * b print(c) # 输出:[4 10 18]
IV. Statistik tatasusunan
Contoh kod:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) max_value = a.max() min_value = a.min() print(max_value) # 输出:5 print(min_value) # 输出:1
Contoh kod:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sum_value = a.sum() print(sum_value) # 输出:15
Ringkasan: Artikel ini memperkenalkan beberapa fungsi yang biasa digunakan dalam NumPy, termasuk mencipta objek ndarray, operasi tatasusunan, operasi tatasusunan dan statistik tatasusunan. Melalui contoh kod khusus, pembaca boleh dengan cepat memulakan fungsi NumPy dan meningkatkan kecekapan pengiraan berangka dan pemprosesan data. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca dan seterusnya menguasai kemahiran menggunakan NumPy.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan permulaan pantas untuk mengetahui lebih lanjut tentang fungsi NumPy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!