Fungsi Numpy termasuk np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace(), np.shape(), np.reshape (), np.resize(), np.concatenate(), np.split(), np.add(), np.subtract(), np.multiply(), dsb.
Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, versi Python 3.11.4, komputer DELL G3.
Pustaka numpy menyediakan banyak fungsi, meliputi penciptaan tatasusunan, operasi tatasusunan, operasi matematik, statistik dan pengindeksan tatasusunan. Berikut ialah beberapa fungsi numpy yang biasa digunakan:
1. Penciptaan tatasusunan dan fungsi permulaan:
np.array(): Buat tatasusunan daripada senarai atau tuple.
np.zeros(): Buat tatasusunan semua sifar.
np.ones(): Buat tatasusunan kesemuanya.
np.empty(): Buat tatasusunan tanpa nilai permulaan.
np.arange(): Buat tatasusunan jujukan aritmetik.
np.linspace(): Buat tatasusunan yang sama jarak dalam julat yang ditentukan.
2. Fungsi operasi tatasusunan:
np.shape(): Mengembalikan bentuk tatasusunan.
np.reshape(): Tukar bentuk tatasusunan.
np.resize(): Tukar saiz tatasusunan.
np.concatenate(): Gabungkan dua atau lebih tatasusunan.
np.split(): Pisahkan tatasusunan kepada berbilang subtatasusunan.
3. Fungsi operasi matematik:
np.add(): operasi tambah.
np.subtract(): operasi tolak.
np.multiply(): Operasi pendaraban.
np.divide(): Operasi bahagian.
np.power(): Operasi kuasa.
np.sqrt(): operasi punca kuasa dua.
np.sin(): fungsi sinus.
np.cos(): Fungsi kosinus.
np.exp(): Fungsi eksponen.
np.log(): Fungsi logaritma.
4. Fungsi statistik:
np.mean(): Kira purata.
np.median(): Kira median.
np.std(): Kira sisihan piawai.
np.var(): Kira varians.
np.max(): Cari nilai maksimum dalam tatasusunan.
np.min(): Cari nilai minimum dalam tatasusunan.
5. Indeks tatasusunan dan fungsi penghirisan:
np.shape(): Mengembalikan bentuk tatasusunan.
np.reshape(): Tukar bentuk tatasusunan.
np.concatenate(): Gabungkan dua atau lebih tatasusunan.
Ini hanyalah sebahagian kecil daripada fungsi numpy, terdapat banyak fungsi dan kegunaan lain.
Atas ialah kandungan terperinci Senarai lengkap fungsi numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!