Numpy函数使用说明

最新推荐文章于 2023-04-29 08:55:59 发布
最新推荐文章于 2023-04-29 08:55:59 发布
阅读量305 收藏
点赞数
分类专栏： Python学习 文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zc15210073939/article/details/116991696
版权
numpy函数用法
weixin_54375830的博客
01-12 694
numpy生成数组 生成数组有几种方法： 1：t=np.array([x1,x2,x3,..... ])在里面填入你的数据即可 2：t=np.array(range(x))可以生成一个从0到x-1的数组 3：t3=np.arange(10)#可设置初始位置和步长 代码： #time 2022/1/7 import numpy as np import random #使用numpy生成数组 # t1=np.array([1,2,3,5]) t1=np.array([6,8,10,1..
numpy 函数库 分类整理概览
Sun_Raiser的博客
06-07 726
以下是一个表格，列出了上述NumPy函数及其简要说明：以下是一个表格，列出了上述NumPy函数及其简要说明：以下是一个表格，列出了上述NumPy函数及其简要说明：以下是一个表格，列出了上述NumPy统计和聚合函数及其简要说明。请注意，我移除了重复的函数，并添加了一些注释来解释某些函数：请注意，和有时也写作和，它们的功能是相同的。同样，某些函数（如和）可能需要额外的参数或特定的输入形状来正确执行操作。在使用这些函数时，建议查阅NumPy的官方文档以获取更详细的信息和示例。以下是一个表格，列出了上述NumPy数
numpy函数的使用
zhuiyunzhugang的博客
04-07 437
# _*_coding:utf-8-*_ import numpy as np # 定义矩阵变量并输出变量的一些属性 # 用np.array()生成矩阵 arr=np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(arr) print('number of arr dimensions: ',arr.ndim) print('~ ~ ...
numpy的函数用法
u012474716的博客
12-04 1354
numpy相关函数
numpy中一些函数说明
liu123_4的博客
07-09 422
这是我写代码过程中经常遇到却不知道什么意思的地方 import numpy as np np.arrange(0,5,0.2)#这个函数的意思是从0到5，中间的步长为0.2
numpy库函数使用说明
11-30
之后，可以使用 NumPy 提供的各种函数来创建、操作和分析数组。例如： - `np.array(x)` 和 `np.array(x, dtype)` 可用于创建数组，其中 `dtype` 参数可以指定数据类型。 - `np.asarray(array)` 用于将任何序列转换...
python numpy函数手册_NumPy常用中文手册.pdf
weixin_39799565的博客
11-21 3276
数据分析NumPy库的基本使用手册（Python）一、常用库1.NumPyNumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下：ndarray,具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成C、C++、Fortran等语...
numpy使用说明介绍
09-28
NumPy 使用说明介绍 NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一种开源的数值计算扩展，提供了多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵），能够高效地存储和处理大型矩阵。 NumPy 的主要功能包括： 1. 多维...
python中numpy常用函数解析说明和原理分析.docx
05-19
### Python中的NumPy库及其常用函数解析说明和原理分析 #### 概述 `NumPy` 是 Python 生态系统中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象和大量的工具，使得数据处理变得既高效又方便。在数据分析...
python中numpy函数的详细用法
洛夜的博客
04-29 2429
NumPy 是 Python 中的一个基础科学计算库，提供了高效的数组和矩阵操作功能。
python数据分析——numpy库的常用函数及用法
weixin_55207753的博客
03-04 1万+
一、numpy库的介绍 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 二、numpy库的应用 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Mat
Python-numpy使用及其常用函数介绍
gswsssw的博客
01-14 5019
Numpy基础及常见库的使用
python中查询某个函数的使用方法
坚持
10-06 5万+
查询python函数的用法有两个： 使用help()，例查询sum函数的用法 使用官方文档： 1）打开python的IDLE： 2）点击help，选择python doc(这是python的官方文档，或者你也可以直接按f1键) 3）在调出的窗口，输入函数名字进行查询： 然后你给的while是关键词，并不是函数，所以查询不到使用方法，一般查不到...
numpy中一些常用函数的用法总结
小拳头的博客
12-02 8364
先简单记录一下，后续补充详细的例子 1. strip()函数 s.strip(rm)：s为字符串，rm为要删除的字符序列 只能删除开头或是结尾的字符或者字符串。不能删除中间的字符或是字符串 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n'，'\r'，'\t'，' '） 2.map()函数 原型map(function, iterable,...) 对可迭代函数'iterab
Python中查看模块及函数说明的技巧
SZU_黄其才
01-10 1万+
Python中查看模块及函数说明的技巧 Python中内置有很多模块，有时候不想去官网找相应的模块或者函数时可以使用Python自带的帮助系统来进行查询。常用的查询函数有help()、dir()、print()。下面分别说明它们的用法。 注：下面的操作需要在已经配置好Python开发环境的情况下进行。 查看模块信息： 1、键盘输入快捷键Ctrl+R，然后在搜索框内输入cmd打开命令行窗口，在窗口中...
Python之Numpy库常用函数大全（含注释）
人工智能技术学习与分享
05-02 5万+
前言：最近学习Python，才发现原来python里的各种库才是大头！ 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结，并带了注释。在这里分享给大家，对于库的学习，还是用到时候再查，没必要死记硬背。 PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。 Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数
numpy的基本用法与其中的函数
renrenxiaoxiao的博客
04-03 757
# 引入numpy 重命名为np import numpy as np # 生成一个numpy中的一维数组 # numpy中的数组,存储的所有数据必须是同质(相同类型)的 a_arr = np.arange(10) b_arr = np.arange(10) # 直接使用数组做向量运算的,会把运算作用到数组中的每一个元素中 c_arr = a_arr * b_arr # 创建数据的几...
Numpy 中clip函数的使用
热门推荐
qq1483661204的博客
10-02 15万+
Numpy 中clip函数的使用numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)[source]其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值，怎么用呢，老规矩，我们看代码：import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8
numpy函数
最新发布
03-08
### NumPy 函数使用说明 NumPy 提供了大量的通用函数，这些函数可以分为多个类别，包括但不限于算术运算、三角函数、指数和对数函数以及统计函数等[^1]。 #### 基本算术运算 对于基本的算术运算，NumPy 提供了一系列直观易懂的功能。例如： - `numpy.add(x, y)`：将两个数组中的对应元素相加。 - `numpy.subtract(x, y)`：从第一个数组中减去第二个数组对应的元素。 - `numpy.multiply(x, y)`：将两个数组中的对应元素相乘。 - `numpy.divide(x, y)`：用第一个数组中的元素除以第二个数组相应的元素。 ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) print(np.add(a, b)) # 输出: [5 7 9] print(np.subtract(b, a)) # 输出: [3 3 3] print(np.multiply(a, b)) # 输出: [4 10 18] print(np.divide(b, a)) # 输出: [4. 2.5 2. ] ``` #### 数学与三角函数 除了基础的四则运算外，NumPy 还实现了多种数学和三角函数，方便处理科学计算任务。比如： - `numpy.sin(x)`：返回给定角度（弧度制）的正弦值。 - `numpy.cos(x)`：返回给定角度（弧度制）的余弦值。 - `numpy.exp(x)`：计算e的幂次方。 - `numpy.log(x)`：自然对数ln(x)，即底为e的对数；`numpy.log10(x)`则是常用对数lg(x)。 ```python angles = np.radians([0, 30, 45, 60, 90]) # 将角度转换成弧度 print(np.sin(angles)) # 计算并打印sin值 print(np.exp([1., 2., 3.])) # e的一次方到三次方的结果 ``` #### 统计分析工具 当涉及到数据集的整体特征描述时，NumPy 的统计功能显得尤为重要。这其中包括求均值(`mean`)、标准差(`std`)、总和(`sum`)等功能。 ```python data = np.random.rand(10) print(data.mean()) # 数据集中所有数值的平均值 print(data.std()) # 整体样本的标准偏差 print(data.sum()) # 所有元素之和 ``` 为了更好地理解和掌握上述提到的各种NumPy函数的具体应用方式及其参数设置细节，建议查阅官方文档获取最权威的帮助资料[^3]。官方网站不仅详尽列出了每一个可用API接口，并附带详细的语法介绍及实例代码片段，有助于开发者快速上手实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JR_Sim

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值