numpy ライブラリ関数の包括的な分析

numpy (Numerical Python) は、効率的な数値演算関数を提供する Python の科学計算用ライブラリです。 numpy ライブラリには、使用できる関数が多数あります。この記事では、numpy ライブラリのいくつかの一般的な関数の使用法を詳細に分析し、対応するコード例を示します。

1. 配列関数の作成

1. numpy.array 関数
   numpy.array 関数は、1 次元または 2 次元の配列オブジェクトを作成するために使用されます。次元配列、または多次元配列。パラメータにはリスト、タプル、配列などが使用できます。
   コード例:

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 関数
   numpy.zeros 関数は、すべて 0 の配列を作成するために使用され、配列の形状を指定できます。
   コード例:

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 関数
   numpy.ones 関数は、すべて 1 の配列を作成するために使用されます。配列の形状も指定できます。 。
   コード例:

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. 数学関数

1. numpy.sin 関数
   numpy.sin 関数は、各要素の正弦値を計算するために使用されます。配列内で 。
   コード例:

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

2. numpy.cos 関数
   numpy.cos 関数は、配列内の各要素のコサイン値を計算するために使用されます。
   コード例:

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

3. numpy.exp 関数
   numpy.exp 関数は、配列内の各要素の指数値を計算するために使用されます。
   コード例:

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

3. 統計関数

1. numpy.mean関数
   numpy.mean関数は、次の各要素の平均を計算するために使用されます。配列 。
   コード例:

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

2. numpy.max 関数
   numpy.max 関数は、配列内の最大値を計算するために使用されます。
   コード例:

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

3. numpy.min 関数
   numpy.min 関数は、配列内の最小値を計算するために使用されます。
   コード例:

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

4. 配列操作関数

1. numpy.reshape関数
   numpy.reshape関数は、配列の形状を変更するために使用されます。配列。配列を指定した行数と列数に変換できます。
   コード例:

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

2. numpy.transpose 関数
   numpy.transpose 関数は、配列を転置するために使用されます。
   コード例:

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

上記は numpy ライブラリの関数の一部にすぎません。配列の計算、統計、演算などに使用できる関数は他にもたくさんあります。この記事が、読者が numpy ライブラリの関数リストをよりよく理解するのに役立つことを願っています。

以上がnumpy ライブラリ関数の包括的な分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。