numpy函数指南:一览numpy库中常用的函数及其功能,需要具体代码示例 引言:NumPy是python中一个用于科学计算的核心库,提供了大量高效的数组操作函数和工具。在数据处理、数值计算和机器学习等领域都得到了广泛应用。本文
numpy函数指南:一览numpy库中常用的函数及其功能,需要具体代码示例
引言:
NumPy是python中一个用于科学计算的核心库,提供了大量高效的数组操作函数和工具。在数据处理、数值计算和机器学习等领域都得到了广泛应用。本文将介绍一些常用的NumPy函数,以及它们的具体功能和用法,并提供相应的代码示例。
一、创建数组的函数
代码示例:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a) # 输出:[1 2 3]
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
'''
输出:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
'''
代码示例:
import numpy as np
a = np.zeros((3, 3))
print(a)
'''
输出:
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
'''
代码示例:
import numpy as np
a = np.ones((2, 2))
print(a)
'''
输出:
[[1. 1.]
[1. 1.]]
'''
二、数组操作的函数
代码示例:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # 输出:(2, 3)
代码示例:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
res = arr.reshape((2, 3))
print(res)
'''
输出:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
'''
代码示例:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
res = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(res)
'''
输出:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
'''
三、数学运算的函数
代码示例:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
res = np.add(a, b)
print(res) # 输出:[5 7 9]
代码示例:
import numpy as np
a = np.array([4, 5, 6])
b = np.array([1, 2, 3])
res = np.subtract(a, b)
print(res) # 输出:[3 3 3]
代码示例:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
res = np.dot(a, b)
print(res) # 输出:32
结论:
本文介绍了一些常用的NumPy函数及其功能和用法,并提供了相应的代码示例。通过使用这些函数,我们可以方便地创建数组、进行数组操作和进行数学运算。NumPy在科学计算中发挥了重要的作用,希望本文能对读者对NumPy的学习和使用有所帮助。
参考资料:
1.《NumPy官方文档》,https://numpy.org/doc/
2.《Python科学计算库NumPy的使用》,Https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
以上就是numpy函数汇总:常用函数及功能一览的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!
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本文标题: numpy函数汇总:常用函数及功能一览
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