numpy函數大全:詳解numpy庫中的全部函數及其用途,需要具體程式碼範例
導語:
在資料分析與科學計算領域中,常常需要處理大規模的數值資料。 numpy是Python中最常用的一個開源庫,提供了高效的多維數組物件和一系列用於操作數組的函數。本文將詳細介紹numpy庫中的全部函數及其用途,並給出具體的程式碼範例,幫助讀者更好地理解並使用numpy庫。
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
輸出結果為:
[1 2 3 4 5]
import numpy as np arr = np.arange(0, 10, 2) print(arr)
輸出結果為:
[0 2 4 6 8]
import numpy as np arr = np.zeros((2, 3)) print(arr)
輸出結果為:
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]
import numpy as np arr = np.ones((2, 3)) print(arr)
輸出結果為:
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
import numpy as np arr = np.linspace(0,1,5) print(arr)
輸出結果為:
[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
import numpy as np arr = np.eye(3) print(arr)
輸出結果為:
[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]
import numpy as np arr = np.arange(1, 10) arr_reshape = np.reshape(arr, (3, 3)) print(arr_reshape)
輸出結果為:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr_flatten = arr.flatten() print(arr_flatten)
輸出結果為:
[1 2 3 4 5 6]
import numpy as np arr = np.array([3, 1, 5, 2, 4]) arr_sorted = np.sort(arr) print(arr_sorted)
輸出結果為:
[1 2 3 4 5]
import numpy as np arr = np.array([3, 1, 5, 2, 4]) max_index = np.argmax(arr) print(max_index)
輸出結果為:
2
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) result = np.add(arr1, arr2) print(result)
輸出結果為:
[5 7 9]
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) result = np.dot(arr1, arr2) print(result)
輸出結果為:
32
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mean = np.mean(arr) print(mean)
輸出結果為:
3.0
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) std = np.std(arr) print(std)
輸出結果為:
1.4142135623730951
import numpy as np matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) det = np.linalg.det(matrix) print(det)
輸出結果為:
-2.0000000000000004
import numpy as np matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) inv = np.linalg.inv(matrix) print(inv)
輸出結果為:
[[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]]
import numpy as np arr = np.loadtxt('data.txt') print(arr)
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.savetxt('data.txt', arr)
import numpy as np arr = np.array([0, np.pi / 2, np.pi]) sin_val = np.sin(arr) print(sin_val)
輸出結果為:
[0. 1. 1.2246468e-16]
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) exp_val = np.exp(arr) print(exp_val)
輸出結果為:
[ 2.71828183 7.3890561 20.08553692]
本文僅展示了numpy庫中的一小部分函數,numpy還有更多強大的函數和功能。希望讀者能在實際程式設計上靈活運用numpy函式庫的函數,提升資料處理的效率與精確度。
以上是numpy函數大全及其用途:詳解numpy庫中的所有函數的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!