在Python中,NumPy库是一个非常强大的数学库,它提供了大量的函数来处理多维数组和矩阵。以下是一些常用的NumPy操作:
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创建数组:
numpy.array(list)
:将Python列表转换为NumPy数组。numpy.arange(start, stop, step)
:创建一个从start
开始,到stop
结束(不包括stop
),步长为step
的数组。numpy.linspace(start, stop, num)
:创建一个从start
开始,到stop
结束,包含num
个等间距元素的数组。numpy.zeros((shape))
:创建一个全为0的数组,shape
是一个表示数组形状的元组。numpy.ones((shape))
:创建一个全为1的数组,shape
是一个表示数组形状的元组。numpy.eye(N)
:创建一个N×N的单位矩阵。
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数组操作:
numpy.reshape(array, newshape)
:将数组array
重新塑形为newshape
指定的形状。numpy.transpose(array)
:返回数组array
的转置。numpy.flatten(array)
:将多维数组array
展平为一维数组。numpy.squeeze(array)
:移除数组array
中大小为1的维度。numpy.expand_dims(array, axis)
:在数组array
的指定轴上添加一个新的维度。
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数学运算:
numpy.add(x, y)
:返回两个数组x
和y
对应元素相加的结果。numpy.subtract(x, y)
:返回两个数组x
和y
对应元素相减的结果。numpy.multiply(x, y)
:返回两个数组x
和y
对应元素相乘的结果。numpy.divide(x, y)
:返回两个数组x
和y
对应元素相除的结果。numpy.power(x, y)
:返回数组x
的每个元素与y
相乘的结果。numpy.sin(x)
:返回数组x
中每个元素的正弦值。numpy.cos(x)
:返回数组x
中每个元素的余弦值。numpy.tan(x)
:返回数组x
中每个元素的正切值。numpy.log(x)
:返回数组x
中每个元素的自然对数。numpy.sum(x)
:返回数组x
中所有元素的和。numpy.mean(x)
:返回数组x
中所有元素的平均值。numpy.std(x)
:返回数组x
中所有元素的样本标准差。numpy.var(x)
:返回数组x
中所有元素的样本方差。numpy.min(x)
:返回数组x
中所有元素的最小值。numpy.max(x)
:返回数组x
中所有元素的最大值。numpy.argmax(x)
:返回数组x
中最大值的索引。numpy.argmin(x)
:返回数组x
中最小值的索引。numpy.argmax(x, axis)
:返回沿着指定轴的最大值的索引。numpy.argmin(x, axis)
:返回沿着指定轴的最小值的索引。
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随机数生成:
numpy.random.rand(size)
:生成一个大小为size
的随机浮点数数组,范围在0到1之间。numpy.random.randn(size)
:生成一个大小为size
的随机正态分布浮点数数组。numpy.random.randint(low, high, size)
:生成一个大小为size
的随机整数数组,范围在low
到high
之间(不包括high
)。numpy.random.choice(array, size)
:从数组array
中随机抽取size
个元素组成的新数组。
这些只是NumPy库中常用操作的一部分,更多功能和操作可以参考NumPy官方文档。