python中 numpy函数用法

时间: 2023-05-25 15:04:55 浏览: 89
numpy函数是一种用于处理数组的科学计算库,其中包含了许多常用的数学、统计和线性代数函数,以下是一些常见的numpy函数用法: 1. 创建数组 numpy中可以通过numpy.array()函数创建数组,函数接受一个可迭代对象作为参数,例如: ```python import numpy as np # 创建一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) print(a) # 输出:[1 2 3] # 创建二维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(b) # 输出:[[1 2] # [3 4]] ``` 2. 索引和切片 numpy中的数组索引和切片与Python中的列表相似,可以使用整数索引和切片语法。例如: ```python # 一维数组的索引和切片 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a[2]) # 输出:3 print(a[:3]) # 输出:[1 2 3] # 多维数组的索引和切片 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(b[1, 2]) # 输出:6 print(b[:2, 1:]) # 输出:[[2 3] # [5 6]] ``` 3. 数学函数 numpy中包含了许多常用的数学函数,例如: ```python # 平方函数 a = np.array([1, 2, 3]) print(np.square(a)) # 输出:[1 4 9] # 开方函数 b = np.array([1, 4, 9]) print(np.sqrt(b)) # 输出:[1. 2. 3.] # 取绝对值函数 c = np.array([-1, -2, 3]) print(np.absolute(c)) # 输出:[1 2 3] # 求和函数 d = np.array([1, 2, 3]) print(np.sum(d)) # 输出:6 # 求平均值函数 e = np.array([1, 2, 3]) print(np.mean(e)) # 输出:2.0 # 求标准差函数 f = np.array([1, 2, 3]) print(np.std(f)) # 输出:0.816496580927726 ``` 4. 线性代数函数 numpy中包含了许多常用的线性代数函数,例如: ```python # 点积函数 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print(np.dot(a, b)) # 输出:[[19 22] # [43 50]] # 矩阵求逆函数 c = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(np.linalg.inv(c)) # 输出:[[-2. 1. ] # [ 1.5 -0.5]] # 特征值与特征向量函数 d = np.array([[1, 2], [2, 1]]) eig_values, eig_vectors = np.linalg.eig(d) print(eig_values) # 输出:[ 3. -1.] print(eig_vectors) # 输出:[[ 0.70710678 -0.70710678] # [ 0.70710678 0.70710678]] ``` 5. 随机数函数 numpy还包含了许多常用的随机数函数,例如: ```python # 随机整数函数 a = np.random.randint(1, 10, (3, 4)) print(a) # 输出:[[5 8 7 4] # [4 4 4 4] # [9 9 9 2]] # 随机浮点数函数 b = np.random.rand(2, 3) print(b) # 输出:[[0.81317738 0.24850358 0.98823489] # [0.35087941 0.98767991 0.17130925]] ``` 以上是numpy函数的一些常见用法,numpy函数的功能非常丰富,还有很多其他函数可以满足各种应用需求。

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