NumPy 기능에 대해 자세히 알아볼 수 있는 빠른 시작 가이드

NumPy 함수 빠르게 시작하기: 자세한 소개, 특정 코드 예제가 필요함

소개: NumPy는 Python에서 일반적으로 사용되는 수치 계산 라이브러리 중 하나이며 효율적인 다차원 배열(ndarray) 개체와 강력한 기능을 제공합니다. 수치 계산과 데이터 처리를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 NumPy에서 일반적으로 사용되는 일부 기능을 자세히 소개하고 특정 코드 예제를 사용하여 독자가 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다.

1. ndarray 객체 생성

1. numpy.array 함수: ndarray 객체를 생성하는 데 사용되며, 리스트, 튜플 등을 통해 데이터 요소를 지정할 수 있습니다.

샘플 코드:

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]]

2. numpy.zeros 함수: 지정된 모양(shape)의 ndarray 객체를 생성하고 요소를 0으로 초기화하는 데 사용됩니다.

샘플 코드:

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.]]

3. numpy.ones 함수: 지정된 모양의 ndarray 객체를 생성하고 요소를 1로 초기화하는 데 사용됩니다.

샘플 코드:

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.]]

2. 배열 연산

1. 배열 모양: ndarray 객체의 모양 속성을 통해 배열의 모양을 얻을 수 있습니다.

샘플 코드:

import numpy as np

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

2. 배열의 전치: ndarray 객체의 T 속성을 통해 배열의 전치를 얻을 수 있습니다.

샘플 코드:

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]]

3. 배열 접합: 배열 접합은 numpy.concatenate 함수를 통해 수행할 수 있습니다.

샘플 코드:

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]

3. 배열 작업

1. 배열 추가: ndarray 객체의 + 연산자를 통해 배열 추가를 수행할 수 있습니다.

샘플 코드:

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]

2. 배열 곱셈: ndarray 객체의 * 연산자를 통해 배열 곱셈을 수행할 수 있습니다.

샘플 코드:

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]

IV. 배열 통계

1. 배열의 최대값과 최소값: 배열의 최대값과 최소값은 ndarray 객체의 max 및 min 메소드를 통해 얻을 수 있습니다.

샘플 코드:

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

2. Sum of array: ndarray 객체의 sum 메소드를 통해 배열의 합을 구할 수 있습니다.

샘플 코드:

import numpy as np

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

요약: 이 기사에서는 ndarray 객체 생성, 배열 작업, 배열 작업 및 배열 통계를 포함하여 NumPy에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 기능을 소개합니다. 특정 코드 예제를 통해 독자는 NumPy 기능을 빠르게 시작하고 수치 계산 및 데이터 처리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사가 독자들에게 도움이 되고 NumPy 사용 기술을 더욱 숙달할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 NumPy 기능에 대해 자세히 알아볼 수 있는 빠른 시작 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!