Список важных методов и атрибутов вместе с их использованием в NumPy.
NumPy — это библиотека линейной алгебры для Python, которая важна для науки о данных. Ниже приводится описание всех важных методов и атрибутов, а также их использование в NumPy.
import numpy as np:
После установки NumPy импортируйте его в свои приложения, добавив ключевое слово import и псевдоним как np.np.array(x):
Используется для преобразования списка x в массив NumPy путем передачи списка в качестве параметра.np.arange(x,y,z):
Возвращает массив NumPy, начиная со значения x до значения y, исключая y. z - размер шага, если необходимо.np.zeros(x),np.zeros((x,y)):
Возвращает одномерный или двумерный массив только из 0 в виде числовых данных. (x, y) передается как кортеж для двумерного массива, где x — строки, а y — необходимые столбцы.np.ones(x),np.ones(x,y):
Возвращает одномерный или двумерный массив только из 1 в виде числовых данных. (x, y) передается как кортеж для двумерного массива, где x — строки, а y — необходимые столбцы.np.linspace(x,y,z):
Возвращает массив равномерно расположенных чисел за указанный интервал. Массив будет начинаться со значения x и заканчиваться значением y (включено), где z — количество точек, необходимых в интервале.np.eye(y):
Возвращает массив единичных матриц размерности (y x y).np.random.rand(x),np.random.rand((x,y)):
Создать массив случайных значений с плавающей запятой от 0 до 1. Где параметр x создает одномерный массив, содержащий x отсчетов, а (x,y) дает двумерный массив.np.random.randn(x),np.random.randn((x,y)):
Возвращает массив значений с плавающей запятой из стандартного нормального распределения. Где требуемый размер (а также количество элементов) передается в качестве параметра.np.random.randint(x,y,z):
Возвращает массив из z случайных значений между x и y (исключая).A.reshape(x,y):
Изменяет форму массива A и возвращает массив измерений (x, y), где x – строки, а y – столбцы. Размерность должна быть такой, чтобы количество элементов в предыдущем и новом требуемом массиве совпадало.A.max():
Возвращает максимальное значение массива.A.min():
Возвращает минимальное значение массива.A.argmax():
Возвращает положение индекса максимального значения в массиве.A.argmin():
Возвращает положение индекса минимального значения в массиве.A.shape:
Возвращает форму 1D или 2D с размерами в виде кортежа.A.dtype:
Возвращает тип данных значений в массиве A.A[x]:
Возвращает значение по индексу x в одномерном массиве A, также индексация начинается с 0.A[x:y]:
Возвращает подмассив A (1-D), начиная со значений с индексом x и заканчивая индексом y (исключая). Также [:] означает, что выбраны все значения A.A[x:y] = 5:
Возвращает массив путем передачи значения 5 в массиве A (1-D), начиная с индекса x и заканчивая индексом y (исключая). Кроме того, затрагивается исходный массив A.A[x], A[x][y]:
A[x] захватывает всю строку в массиве 1-D/2-D, где x в индексе строки требуется.
A[x][y] захватывает одно значение в 1 Массив -D/2-D, где x обозначает индекс строки, а y обозначает индекс столбца требуемого значения.A[x:y,m:n]:
Захватывает подмассив всего массива. x:y обозначает диапазон индексов строк, начиная с x и заканчивая y (исключено), m:n обозначает диапазон индексов столбцов, начиная с m и заканчивая n (исключено). Кроме того, индексация начинается с 0.A[A>x]:
Используется для условного выбора элементов массива. A›x возвращает логический массив значений True и False в зависимости от того, попадает ли конкретный элемент массива в заданное условие. Таким образом, A[A›x] возвращает те элементы из A, для которых возвращается True. Можно использовать условные операторы, такие как =, ‹, ›, ≤,≥.A+A, A-A, A*A, A/A, A**x:
Массив с операциями над массивами возвращает массив, выполняя соответствующие операции (+ сложение, - вычитание, * умножение, / деление) с соответствующими элементами в обоих массивах, учитывая, что оба массива должны иметь одинаковую форму . Кроме того, деление на ноль в любом случае дает inf в качестве выходного значения. A**x дает выходной массив, в котором каждый элемент возведен в степень x.A+x, A-x, A*x, A/x:
Также возможна работа с числом и массивом NumPy, сложение, вычитание, умножение, деление транслируется на все элементы массива как выходной массив. Кроме того, деление на ноль дает inf в качестве выходного значения.np.sin(A), np.log(A), np.exp(A),np.sqrt(A):
Некоторые функции универсального массива NumPy. Функции передаются каждому элементу в A и задается выходной массив.A.sum():
В качестве вывода возвращается сумма всех значений в массиве A, где ось по умолчанию равна 0, что соответствует операции со строкой, а ось 1 соответствует операции со столбцом.A.std():
Стандартное отклонение всех значений в массиве A возвращается в качестве вывода, где ось по умолчанию равна 0, что соответствует операции строки, а ось 1 соответствует операции столбца.
Это для этой темы. Спасибо за чтение. Надеюсь, эта шпаргалка поможет вам в ваших начинаниях.
Дополнительный список функций смотрите в официальной документации:
Больше контента на plainenglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Получите эксклюзивный доступ к возможностям написания и советам в нашем сообществе Discord.
