更新时间:2024-01-26 来源:黑马程序员 浏览量:
(1)numpy.array(): 从列表或元组创建数组。
(2)numpy.zeros(): 创建一个全零数组。
(3)numpy.ones(): 创建一个全一数组。
(4)numpy.arange(): 创建一个等差数组。
(5)numpy.linspace(): 创建一个线性间隔数组。
(1)numpy.shape(): 返回数组的形状。
(2)numpy.reshape(): 改变数组的形状。
(3)numpy.flatten(): 将多维数组转为一维数组。
(1)numpy.concatenate(): 沿指定轴连接两个或多个数组。
(2)numpy.vstack(): 垂直堆叠数组。
(3)numpy.hstack(): 水平堆叠数组。
(4)numpy.split(): 沿指定轴分割数组。
(5)numpy.delete(): 删除数组中的元素。
(1)numpy indexing: 使用索引访问数组元素。
(2)numpy slicing: 使用切片操作提取子数组。
(1)numpy.add(): 元素级加法。
(2)numpy.subtract(): 元素级减法。
(3)numpy.multiply(): 元素级乘法。
(4)numpy.divide(): 元素级除法。
(5)numpy.power(): 元素级幂运算。
(6)numpy.sqrt(): 元素级平方根。
(1)numpy.sum(): 计算数组元素的总和。
(2)numpy.mean(): 计算数组元素的平均值。
(3)numpy.std(): 计算数组元素的标准差。
(4)numpy.min(), numpy.max(): 计算数组元素的最小值和最大值。
(5)numpy.argmin(), numpy.argmax(): 返回数组元素的最小值和最大值的索引。
(6)numpy.median(): 计算数组元素的中位数。
(7)numpy.unique(): 返回数组中的唯一元素。
(1)numpy.logical_and(), numpy.logical_or(), numpy.logical_not(): 元素级逻辑操作。
(1)numpy.dot(): 计算两个数组的点积。
(2)numpy.matmul(): 执行矩阵乘法。
(4)numpy.linalg.inv(): 计算矩阵的逆。
这只是NumPy提供的众多函数中的一部分,NumPy还包括许多其他功能和方法,用于高效处理大规模数据和进行科学计算。
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