numpy函数常用参数和用法的分析

解析numpy函数的常用参数与用法

numpy是Python中常用的数值计算库，提供了丰富的数值运算函数和数据结构，能够方便快捷地进行数组运算和数值计算。本文将解析numpy函数的常用参数与用法，并提供具体的代码示例。

一、numpy函数的常用参数

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 定义一维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 定义二维数组

print(a) # 输出：[1 2 3 4]
print(b) # 输出：[[1 2]
# [3 4]]

登录后复制

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float) # 指定数组元素为浮点型
b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int) # 指定数组元素为整型

print(a) # 输出：[1. 2. 3.]
print(b) # 输出：[1 2 3]

登录后复制

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 一维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组

print(a.shape) # 输出：(4,)
print(b.shape) # 输出：(2, 2)

登录后复制

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(np.sum(a, axis=0)) # 按列求和，输出：[4 6]
print(np.sum(a, axis=1)) # 按行求和，输出：[3 7]

登录后复制

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.zeros(3)

np.add(a, b, out=c) # 将a和b相加，结果放在c中

print(c) # 输出：[5. 7. 9.]

登录后复制

二、numpy函数的常用用法

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3]) # 创建一维数组
b = np.zeros((2, 2)) # 创建全0的二维数组
c = np.ones((3, 3)) # 创建全1的二维数组
d = np.arange(0, 10, 2) # 创建一个等差数列

print(a) # 输出：[1 2 3]
print(b) # 输出：[[0. 0.]
# [0. 0.]]
print(c) # 输出：[[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
print(d) # 输出：[0 2 4 6 8]

登录后复制

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(np.add(a, b)) # 数组相加，输出：[5 7 9]
print(np.subtract(a, b)) # 数组相减，输出：[-3 -3 -3]
print(np.multiply(a, b)) # 数组相乘，输出：[4 10 18]
print(np.divide(a, b)) # 数组相除，输出：[0.25 0.4 0.5]
print(np.sum(a)) # 数组求和，输出：6
print(np.mean(a)) # 数组平均值，输出：2

登录后复制

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.transpose(a) # 转置数组
c = np.reshape(a, (1, 4)) # 将数组重塑为1行4列的数组
d = np.concatenate((a, b), axis=1) # 按列合并数组

print(b) # 输出：[[1 3]
# [2 4]]
print(c) # 输出：[[1 2 3 4]]
print(d) # 输出：[[1 2 1 3]
# [3 4 2 4]]

登录后复制

本文介绍了numpy函数的常用参数与用法，并提供了具体的代码示例。掌握这些函数的用法，能够更加高效地进行数组运算和数值计算，提升编程效率。

以上就是numpy函数常用参数和用法的分析的详细内容，更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章！