Numpy函式庫常用函數大全：解鎖高效科學計算技巧
#對於Python的科學計算，Numpy函式庫是不可或缺的工具，它提供了多種功能強大的函數以及其實它實用的工具。為了幫助讀者更好的利用Numpy函式庫，本文將介紹一些常用的Numpy函數，以及它們的用法和範例。
範例：
import numpy as np # 从 Python 列表和元组创建数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array((1, 2, 3)) # 创建全 0 数组 zeros_arr = np.zeros((2, 3)) # 创建全 1 数组 ones_arr = np.ones((2, 3)) # 创建一个任意值的数组 full_arr = np.full((2, 3), 4) # 创建一个类似于 Python range 函数的数组 range_arr = np.arange(0, 10, 2) # 创建一个在指定间隔内的数组 linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5)
範例：
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # 两个数组的加法 add_arr = np.add(arr1, arr2) # 两个数组的减法 sub_arr = np.subtract(arr1, arr2) # 两个数组的乘法 mul_arr = np.multiply(arr1, arr2) # 两个数组的除法 div_arr = np.divide(arr1, arr2) # 将一组数按照指定的次数幂进行计算 power_arr = np.power(arr1, 2) # 对每个元素求开方 sqrt_arr = np.sqrt(arr2)
範例：
import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 交换数组的轴 transpose_arr = np.transpose(arr) # 重新定义数组形状 reshape_arr = np.reshape(arr, (2, 3)) # 对多个数组进行拼接 arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) concat_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) # 将一个数组分裂成多个数组 split_arr = np.split(concat_arr, 2) # 按照指定要求进行数组排序 sort_arr = np.sort(arr1)
範例：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 对数组进行求和计算 sum_arr = np.sum(arr) # 对数组进行求平均数计算 mean_arr = np.mean(arr) # 对数组进行求标准差计算 std_arr = np.std(arr) # 对数组进行求方差计算 var_arr = np.var(arr) # 对数组进行求最大值计算 max_arr = np.max(arr) # 对数组进行求最小值计算 min_arr = np.min(arr)
總結
Numpy函式庫提供了非常強大的工具函數，可協助快速且有效率地完成各種科學運算任務。本文介紹了一些常用的函數及其使用方法，包括建立陣列、基本數學函數、陣列操作、統計函數等等。希望讀者在實際的科學計算過程中，能熟練這些函數的使用方法，提升工作效率。
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