NumPy 関数について詳しく学ぶためのクイックスタートガイド-Python チュートリアル-php.cn

NumPy 関数について詳しく学ぶためのクイックスタートガイド

王林

リリース： 2024-01-26 10:47:06

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NumPy 関数について詳しく学ぶためのクイックスタートガイド

NumPy 関数をすぐに使い始める: 詳細な紹介と具体的なコード例が必要です

はじめに: NumPy は、Python で一般的に使用される数値計算ライブラリの 1 つです。効率的な多次元配列 (ndarray) オブジェクトと強力な関数ライブラリにより、数値計算とデータ処理を迅速かつ効率的に実行できます。この記事では、NumPy でよく使用される関数をいくつか詳しく紹介し、読者がすぐに使い始めるのに役立つ具体的なコード例を使用します。

1. ndarray オブジェクトの作成

numpy.array 関数: ndarray オブジェクトの作成に使用され、データ要素はリスト、タプルなどを通じて指定できます。

サンプルコード:

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]]

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numpy.zeros 関数: 指定された形状 (shape) の ndarray オブジェクトを作成し、要素を 0 に初期化するために使用されます。

サンプルコード:

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.]]

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numpy.ones 関数: 指定された形状の ndarray オブジェクトを作成し、要素を 1 に初期化するために使用されます。

サンプルコード:

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.]]

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2. 配列操作

配列の形状: 配列の形状は、ndarray のshape 属性を通じて取得できます。物体。

サンプルコード:

import numpy as np

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

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配列の転置: 配列の転置は、ndarray オブジェクトの T 属性を通じて取得できます。

サンプルコード:

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]]

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配列の結合: 配列の結合は、numpy.concatenate 関数を通じて実行できます。

サンプルコード:

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]

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3. 配列操作

配列の追加: 配列の追加は、ndarray オブジェクトの演算子を通じて実行できます。

サンプルコード:

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]

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配列の乗算: 配列の乗算は、ndarray オブジェクトの * 演算子を使用して実行できます。

サンプルコード:

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]

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4. 配列の統計情報

配列の最大値と最小値: 最大値と最小値を使用できます。 ndarray オブジェクトのメソッド配列の最大値と最小値を取得します。

サンプルコード:

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

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配列の合計: ndarray オブジェクトの sum メソッドを使用して、配列の合計を取得できます。

サンプルコード:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum_value = a.sum()
print(sum_value)  # 输出：15

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概要: この記事では、ndarray オブジェクトの作成、配列操作、配列操作、配列統計など、NumPy でよく使用される関数をいくつか紹介します。具体的なコード例を通じて、読者はすぐに NumPy 関数を使い始め、数値計算とデータ処理の効率を向上させることができます。この記事が読者の役に立ち、NumPy の使用スキルをさらに習得できることを願っています。

以上がNumPy 関数について詳しく学ぶためのクイックスタートガイドの詳細内容です。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。