阿德莱德做网站,wordpress 支付可见,电子商务网站开发过程论文6,做html网站搜索框教程NumPy#xff08;Numerical Python的简称#xff09;是Python中用于处理数组和矩阵的库#xff0c;提供了大量的数学函数来操作这些数组。通过前面的学习#xff0c;慢慢也能发现一些规律#xff0c;以下是NumPy的一些常用函数及其用法汇总#xff1a;
数组创建 numpy.a…NumPyNumerical Python的简称是Python中用于处理数组和矩阵的库提供了大量的数学函数来操作这些数组。通过前面的学习慢慢也能发现一些规律以下是NumPy的一些常用函数及其用法汇总
数组创建 numpy.array(object, dtypeNone, copyTrue, orderK, subokFalse[, ndmin0]) 从输入的数据创建数组。 numpy.zeros(shape, dtypefloat, orderC) 返回给定形状和类型的新数组数组中的元素全部为0。 numpy.ones(shape, dtypeNone, orderC) 返回给定形状和类型的新数组数组中的元素全部为1。 numpy.empty(shape, dtypefloat, orderC) 返回给定形状和类型的新数组数组中的元素是随机的。 numpy.arange([start,] stop[, step,], dtypeNone) 返回等差数列的数组。 numpy.linspace(start, stop, num50, endpointTrue, retstepFalse, dtypeNone, axis0) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
数组操作 numpy.shape(a) 返回数组的形状。 numpy.size(a) 返回数组元素的总数。 numpy.reshape(a, newshape, orderC) 给数组一个新的形状而不改变其数据。 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis0) 沿着指定的轴连接两个或多个数组。 numpy.stack(arrays, axis0, outNone) 沿着新的轴连接序列中的数组。 numpy.transpose(a, axesNone) 对数组进行转置。 numpy.dot(a, b) 返回两个数组的点积。 numpy.sum(a, axisNone, dtypeNone, outNone, keepdimsclass numpy._globals._NoValue) 对数组的元素求和。 numpy.mean(a, axisNone, dtypeNone, outNone, keepdimsclass numpy._globals._NoValue) 计算数组元素的平均值。 numpy.std(a, axisNone, dtypeNone, outNone, ddof1, keepdimsclass numpy._globals._NoValue) 计算数组元素的标准偏差。
数组索引和切片 a[start:stop:step] 使用切片获取数组的一部分。 a[[i, j, k]] 使用整数数组索引获取数组的元素。 a[i, j] 对于二维数组使用逗号分隔的索引获取元素。 a[condition] 使用布尔索引获取满足条件的数组元素。
广播
NumPy 支持广播broadcasting它允许 NumPy 在执行数组运算时自动扩展数组的维度。广播遵循一组特定的规则使得不同形状的数组可以进行数学运算。
随机数生成 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 从均匀分布中返回随机样本。 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 从标准正态分布中返回随机样本。 numpy.random.randint(low, highNone, sizeNone, dtypel) 返回随机整数位于半开区间 [low, high)。 numpy.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 从给定的一维数组中生成随机样本。
以上只是 NumPy 的部分常用函数NumPy 还提供了许多其他函数和特性用于进行更复杂的数学和科学计算。为了充分利用 NumPy 的功能建议查阅官方文档以获取更详细的信息和示例。
