[转载] Numpy 函数及方法列表

本文详述了NumPy库中一系列实用的函数和方法,涵盖了数组创建、转换、操作、统计及线性代数等多个方面,为数据科学与数值计算提供了全面的工具集合。

#函数和方法概述

这里列出了一些根据类别排列的有用的NumPy函数和方法名称。完整列表见Routines。

  1. 数组创建

    arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r, zeros, zeros_like

  2. 转换

    ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat

  3. 手法

    array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item, newaxis, ravel, repeat, reshape, resize, squeeze, swapaxes, take, transpose, vsplit, vstack

  4. 问题

    all, any, nonzero, where

  5. 顺序

    argmax, argmin, argsort, max, min, ptp, searchsorted, sort

  6. 操作

    choose, compress, cumprod, cumsum, inner, ndarray.fill, imag, prod, put, putmask, real, sum

  7. 基本统计

    cov, mean, std, var

  8. 基本线性代数

    cross, dot, outer, linalg.svd, vdot

numpy中的多项式环是指通过numpy中的poly1d类创建的多项式对象,用于进行多项式的运算和拟合。poly1d类可以通过多项式的系数来创建多项式对象,然后可以使用该对象进行多项式的求值、加减乘除等运算。 通过numpy中的polyval函数可以计算多项式在给定点上的值。函数的参数poly是表示多项式的系数数组,x[n]是表示横轴点的数组中的第n个元素。函数会返回多项式在给定点上的值。 而多项式拟合则可以使用numpy中的polyfit函数来实现。该函数的参数x是表示横轴长度的数组,a是表示拟合点集的数组,n是指定拟合多项式的阶数。函数会返回拟合点集得到的n级多项式的系数数组。 因此,numpy库提供了多项式环的支持,可以方便地进行多项式的计算和拟合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38535808/12862132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [[转载] Python中Numpy包的用法](https://blog.youkuaiyun.com/u013946150/article/details/113462254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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