Python numpy 상용 함수 요약

Numpy 가 뭐 예요?
numpy 를 소개 하기 전에 python 의 기본 개념 부터 말씀 드 리 겠 습 니 다.
Python 은 고급,동적,다 중 프로 그래 밍 언어 입 니 다.Python 코드 는 가짜 코드 처럼 보일 때 가 많 기 때문에 읽 을 수 있 는 몇 줄 의 코드 를 사용 하여 매우 강 한 아 이 디 어 를 실현 할 수 있 습 니 다.
numpy 는 매우 간단 합 니 다.Numpy 는 Python 의 과학적 인 계산 라 이브 러 리 로 행렬 연산 기능 을 제공 합 니 다.보통 Scipy,matplotlib 와 함께 사용 합 니 다.사실 list 는 행렬 과 유사 한 표현 형식 을 제 공 했 지만 numpy 는 우리 에 게 더 많은 함 수 를 제공 했다.
배열
배열 상용 함수
1.where()
조건 에 따라 배열 의 색인 값 을 되 돌려 줍 니 다.
2.take(a,index)
배열 a 에서 색인 index 에 따라 값 을 추출 합 니 다.
3.linspace(a,b,N)
(a,b)범위 내 에 고 르 게 분 포 된 그룹 을 되 돌려 줍 니 다.요소 개 수 는 N 개 입 니 다.
4.a.fill()
배열 의 모든 요 소 를 지정 한 값 으로 채 웁 니 다.
5.diff(a)
배열 a 인접 요소 의 차이 로 구 성 된 배열 을 되 돌려 줍 니 다.
6.sign(a)
배열 a 의 모든 요소 의 양음 기 호 를 되 돌려 줍 니 다.
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])
배열 a 는 불 형 조건 condlist 에 따라 대응 하 는 요소 결 과 를 되 돌려 줍 니 다.
8.a.argmax(),a.argmin()
최대,최소 요소 의 색인 을 되 돌려 줍 니 다.
배열 차원 변경
a.ravel(),a.flatten():
배열 a 를 1 차원 배열 로 평평 하 게 펼 칩 니 다.
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):
배열 a 를 m*n 차원 배열 로 변환 합 니 다.
3.a.transpose,a.T
변환 배열 a
배열 조합
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)
배열 a,b 를 수평 방향 으로 조합 합 니 다.
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)
배열 a,b 를 수직 방향 으로 조합 합 니 다.
3.row_stack((a,b))
배열 a,b 를 줄 방향 으로 조합 합 니 다.
4.column_stack((a,b))
배열 a,b 를 열 방향 으로 조합 합 니 다.
배열 분할
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)
배열 a 를 수직 방향 으로 n 개의 배열 로 나 눕 니 다.
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)
배열 a 를 수평 방향 으로 n 개의 배열 로 나 눕 니 다.
배열 편집 과 압축
1.a.clip(m,n)
배열 a 의 범 위 를(m,n)로 설정 하고 배열 에서 n 이상 의 요 소 는 n 으로 설정 하 며 m 이하 의 요 소 는 m 로 설정 합 니 다.
2.a.compress()
주어진 조건 에 따라 선별 한 배열 을 되 돌려 줍 니 다.
배열 속성
1.a.dtype
배열 a 의 데이터 형식
2.a.shape
배열 a 의 차원
3.a.ndim
배열 a 의 차원
4.a.size
배열 a 에 포 함 된 요소 의 총 갯 수
5.a.itemsize
배열 a 의 요소 가 메모리 에서 차지 하 는 바이트 수
6.a.nbytes
전체 배열 a 가 차지 하 는 메모리 공간
7.a.astype(int)
a 배열 의 형식 을 int 형 으로 변환 합 니 다.
배열 계산
1.average(a,weights=v)
배열 a 에 대해 가중치 v 로 가중 평균 을 진행 하 다.
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)
배열 a 의 평균 값,최대 값,최소 값,중위,분산,표준 차
3.a.prod()
배열 a 의 모든 요소 의 곱 하기
4.a.cumprod()
배열 a 의 요소 누적 곱 하기
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)
배열 a 와 b 의 협 방 차,상관 계수
6.a.diagonal()
행렬 a 대각선 의 요 소 를 보기
7.a.trace()
행렬 a 의 흔적,즉 대각선 요소 의 합 을 계산 합 니 다.
총결산
위 에서 말 한 것 은 소 편 이 소개 한 Python numpy 상용 함수 총화 입 니 다.여러분 에 게 도움 이 되 기 를 바 랍 니 다.궁금 한 점 이 있 으 면 메 시 지 를 남 겨 주세요.소 편 은 바로 답 해 드 리 겠 습 니 다.여기 서도 저희 사이트 에 대한 여러분 의 지지 에 감 사 드 립 니 다!