numpy函數彙總：常用函數及功能一覽

numpy函數指南：一覽numpy庫中常用的函數及其功能，需要具體程式碼範例

引言：
NumPy是Python中一個用於科學計算的核心庫，提供了大量高效的數組操作函數和工具。在資料處理、數值計算和機器學習等領域都得到了廣泛應用。本文將介紹一些常用的NumPy函數，以及它們的特定功能和用法，並提供相應的程式碼範例。

一、建立陣列的函數

1. numpy.array()
   numpy.array()函數用來建立一個陣列。可以接收一個清單、元組、數字或其他數組，建立一個指定形狀和資料類型的數組。

程式碼範例：
import numpy as np

建立一個1維陣列

a = np.array([1, 2, 3])
print(a) # 輸出：[1 2 3]

建立一個2維數組

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
'''
輸出：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
'''

2. numpy.zeros()
   numpy.zeros()函數用來建立一個指定大小的數組，並將陣列元素初始化為0。

程式碼範例：
import numpy as np

建立一個3x3的全0陣列

a = np.zeros((3, 3))
print(a)
'''
輸出：
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0 .]]
'''

3. numpy.ones()
   numpy.ones()函數用於建立一個指定大小的數組，並將數組元素初始化為1。

程式碼範例：
import numpy as np

建立一個2x2的全1陣列

a = np.ones((2, 2))
print(a)
'''
輸出：
[[1. 1.]
[1. 1.]]
'''

#二、陣列運算的函數

1. numpy.shape()
   numpy.shape()函數用來取得陣列的形狀。

程式碼範例：
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # 輸出：(2, 3)

2. numpy.reshape()
   numpy.reshape()函數用來改變陣列的形狀。

程式碼範例：
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
res = arr.reshape((2, 3))
print(res)
'''
輸出：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
' ''

3. numpy.concatenate()
   numpy.concatenate()函數用於將兩個或多個陣列沿指定軸連接在一起。

程式碼範例：
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
res = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(res)
'''
輸出：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
'''

三、數學運算的函數

1. numpy .add()
   numpy.add()函數用於對兩個陣列進行逐元素的加法運算。

程式碼範例：
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4 , 5, 6])
res = np.add(a, b)
print(res) # 輸出：[5 7 9]

2. numpy.subtract()
   numpy.subtract()函數用於對兩個陣列進行逐元素的減法​​運算。

程式碼範例：
import numpy as np

a = np.array([4, 5, 6])
b = np.array([1 , 2, 3])
res = np.subtract(a, b)
print(res) # 輸出：[3 3 3]

3. numpy.dot()
   numpy.dot()函數用來計算兩個陣列的點積。

程式碼範例：
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4 , 5, 6])
res = np.dot(a, b)
print(res) # 輸出：32

結論：
本文介紹了一些常用的NumPy函數及其功能和用法，並提供了相應的程式碼範例。透過使用這些函數，我們可以輕鬆地建立陣列、進行陣列運算和進行數學運算。 NumPy在科學計算中發揮了重要的作用，希望本文能對讀者對NumPy的學習和使用有所幫助。

參考資料：
1.《NumPy官方文件》，https://numpy.org/doc/
2.《Python科學計算庫NumPy的使用》，https://www .runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html

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