


Tutorial Numpy: Belajar untuk mencipta tatasusunan dari awal, contoh kod khusus diperlukan
Gambaran keseluruhan:
Numpy ialah perpustakaan matematik sumber terbuka untuk Python yang menyediakan sejumlah besar fungsi matematik dan struktur data, terutamanya tatasusunan (Array) . Tatasusunan ialah struktur data yang sangat biasa dan penting dalam pembelajaran mesin dan analisis data, jadi mempelajari cara mencipta dan memanipulasi tatasusunan adalah penting. Tutorial ini bertujuan untuk memperkenalkan penciptaan tatasusunan dalam Numpy dari awal untuk membantu pembaca bermula dengan cepat.
- Import perpustakaan Numpy
Sebelum kita mula, kita perlu mengimport perpustakaan Numpy dahulu. Biasanya, kami menggunakan pernyataan import untuk mengimport perpustakaan Numpy ke dalam kod Python kami.
import numpy as np
- Buat tatasusunan satu dimensi
Dalam Numpy, tatasusunan satu dimensi ialah senarai yang mengandungi unsur-unsur jenis data yang sama. Kita boleh menggunakan fungsindarray
yang disediakan oleh Numpy untuk mencipta tatasusunan satu dimensi.ndarray
函数来创建一维数组。
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array_1d)
输出:[1 2 3 4 5]
- 创建二维数组
二维数组是一个包含多个行和列的表格结构。我们可以使用多种方法来创建二维数组,其中最常用的是通过列表的列表来创建。
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(array_2d)
输出:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
- 创建特定类型的数组
在某些情况下,我们需要创建一个特定类型的数组,比如全0数组、全1数组或者空数组。Numpy提供了一些函数来创建这些特殊类型的数组。
-
创建全0数组
zeros_array = np.zeros((3, 4)) print(zeros_array)
输出:
[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]
-
创建全1数组
ones_array = np.ones((2, 3)) print(ones_array)
输出:
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
-
创建空数组
empty_array = np.empty((2, 2)) print(empty_array)
输出:
[[4.94e-323 9.88e-323] [1.48e-322 1.97e-322]]
- 创建序列数组
在某些情况下,我们希望创建一个序列数组,即一个均匀间隔的数组。Numpy提供了arange
函数和linspace
函数来创建这样的数组。
-
使用
arange
函数创建序列数组sequence_array = np.arange(0, 10, 2) print(sequence_array)
输出:[0 2 4 6 8]
-
使用
linspace
函数创建序列数组sequence_array = np.linspace(0, 1, 5) print(sequence_array)
输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
- 随机数组的创建
除了上述方法外,我们还可以使用Numpy提供的随机函数来创建随机数组。常用的随机函数有random
、rand
、randn
和randint
random_array = np.random.random((2, 3)) print(random_array)
- Buat tatasusunan dua dimensi
Tatasusunan dua dimensi ialah struktur jadual yang mengandungi berbilang baris dan lajur. Kita boleh mencipta tatasusunan dua dimensi menggunakan pelbagai kaedah, yang paling biasa adalah daripada senarai senarai.
[[0.59525333 0.78593695 0.30467253] [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]
Output: - Buat tatasusunan jenis tertentu
Dalam beberapa kes, kita perlu mencipta tatasusunan jenis tertentu, seperti tatasusunan semua 0s, tatasusunan daripada semua 1s, atau tatasusunan kosong. Numpy menyediakan beberapa fungsi untuk mencipta jenis tatasusunan khas ini.
- Buat tatasusunan semua 0s
[[-0.96338454 -0.44881001 0.01016194] [-0.78893991 -0.32811758 0.11091332] [ 0.87585342 0.49660924 -0.52104011]]
Keluaran:random_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4)) print(random_int_array)
Buat tatasusunan semua 1s
normal_array = np.random.randn(3, 3) print(normal_array)
[[3 9 3 3] [1 9 7 5]]Keluaran kosong: reee🎜Output: 🎜rrreee 🎜🎜
- 🎜Buat tatasusunan jujukan🎜Dalam sesetengah kes, kami ingin mencipta tatasusunan jujukan, iaitu tatasusunan jarak sekata. Numpy menyediakan fungsi
arange
dan fungsi linspace
untuk mencipta tatasusunan sedemikian. 🎜🎜🎜🎜🎜Gunakan fungsi arange
untuk mencipta tatasusunan jujukan🎜rrreee🎜Output: [0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜Gunakan fungsi linspace
untuk mencipta tatasusunan jujukan🎜rrreee🎜 Output: [0.25 0.5 0.75 1. ]🎜🎜🎜- 🎜Penciptaan tatasusunan rawak🎜Selain kaedah di atas, kita juga boleh menggunakan fungsi rawak yang disediakan oleh Numpy untuk mencipta tatasusunan rawak. Fungsi rawak yang biasa digunakan termasuk
rand
, randn
dan randint
, dsb. 🎜🎜🎜🎜🎜 Cipta tatasusunan rawak 🎜rrreee🎜 Output: 🎜rrreee🎜🎜🎜 Cipta tatasusunan rawak berikutan taburan normal 🎜rrreee🎜 Output: 🎜rrreee🎜 Cipta tatasusunan rawak🎜🎜 Cipta tatasusunan rawak🎜🎜 🎜 Keluaran: 🎜rr reee🎜🎜🎜 Artikel ini memperkenalkan penciptaan tatasusunan dalam perpustakaan Numpy, termasuk penciptaan tatasusunan satu dimensi dan tatasusunan dua dimensi, serta kaedah penciptaan jenis tatasusunan tertentu, tatasusunan jujukan dan tatasusunan rawak, dan menyediakan contoh kod tertentu. Saya harap tutorial ini dapat membantu pembaca memahami dan menguasai penciptaan tatasusunan dalam Numpy. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Numpy: Pelajari Penciptaan Array dari Scratch. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

更新numpy版本方法:1、使用“pip install --upgrade numpy”命令;2、使用的是Python 3.x版本,使用“pip3 install --upgrade numpy”命令,将会下载并安装,覆盖当前的NumPy版本;3、若使用的是conda来管理Python环境,使用“conda install --update numpy”命令更新即可。

推荐使用最新版本的NumPy1.21.2。原因是:目前,NumPy的最新稳定版本是1.21.2。通常情况下,推荐使用最新版本的NumPy,因为它包含了最新的功能和性能优化,并且修复了之前版本中的一些问题和错误。

pythonnumpy中linspace函数numpy提供linspace函数(有时也称为np.linspace)是python中创建数值序列工具。与Numpyarange函数类似,生成结构与Numpy数组类似的均匀分布的数值序列。两者虽有些差异,但大多数人更愿意使用linspace函数,其很好理解,但我们需要去学习如何使用。本文我们学习linspace函数及其他语法,并通过示例解释具体参数。最后也顺便提及np.linspace和np.arange之间的差异。1.快速了解通过定义均匀间隔创建数值

查看numpy版本的方法:1、使用命令行查看版本,这将打印出当前版本;2、使用Python脚本查看版本,将在控制台输出当前版本;3、使用Jupyter Notebook查看版本,将在输出单元格中显示当前版本;4、使用Anaconda Navigator查看版本,在已安装的软件包列表中,可以找到其版本;5、在Python交互式环境中查看版本,将直接输出当前安装的版本。

numpy增加维度的方法:1、使用“np.newaxis”增加维度,“np.newaxis”是一个特殊的索引值,用于在指定位置插入一个新的维度,可以通过在对应的位置使用np.newaxis来增加维度;2、使用“np.expand_dims()”增加维度,“np.expand_dims()”函数可以在指定的位置插入一个新的维度,用于增加数组的维度

numpy可以通过使用pip、conda、源码和Anaconda来安装。详细介绍:1、pip,在命令行中输入pip install numpy即可;2、conda,在命令行中输入conda install numpy即可;3、源码,解压源码包或进入源码目录,在命令行中输入python setup.py build python setup.py install即可。

在本文中,我们将学习如何使用Python中的numpy库计算矩阵的行列式。矩阵的行列式是一个可以以紧凑形式表示矩阵的标量值。它是线性代数中一个有用的量,并且在物理学、工程学和计算机科学等各个领域都有多种应用。在本文中,我们首先将讨论行列式的定义和性质。然后我们将学习如何使用numpy计算矩阵的行列式,并通过一些实例来看它在实践中的应用。行列式的定义和性质Thedeterminantofamatrixisascalarvaluethatcanbeusedtodescribethepropertie

两个向量的外积是向量A的每个元素与向量B的每个元素相乘得到的矩阵。向量a和b的外积为a⊗b。以下是计算外积的数学公式。a⊗b=[a[0]*b,a[1]*b,...,a[m-1]*b]哪里,a,b是向量。表示两个向量的逐元素乘法。外积的输出是一个矩阵,其中i和j是矩阵的元素,其中第i行是通过将向量‘a’的第i个元素乘以向量‘b’的第i个元素得到的向量。使用Numpy计算外积在Numpy中,我们有一个名为outer()的函数,用于计算两个向量的外积。语法下面是outer()函数的语法-np.oute


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini