numpy常用関数まとめ|菜鳥チュートリアル
numpy.arang numpyパッケージのarange関数を使用して数値範囲を作成し、ndarrayオブジェクト関数フォーマットを返します:numpy.arang(start,stop,step,dtype)パラメータ:start開始値、デフォルトは0 stop終了値(含まない)stepステップ長、デフォルトは1 dtypeでndarrayのデータ型を返し、提供されていない場合は入力データのタイプを使用します.
NumPy反復配列NumPy反復器オブジェクトnumpy.nditerは、1つ以上の配列要素に柔軟にアクセスする方法を提供します.nditerクラスのコンストラクタはflagsパラメータを持ち、以下の値を受け入れることができます.
c_indexは、Cシーケンスのインデックスf_を追跡することができるIndexはFortran順序のインデックスmulti-indexを追跡することができます反復ごとにインデックスタイプexternal_を追跡することができます.loopが与える値は、ゼロ次元配列ではなく、複数の値を持つ1次元配列です.
配列形状reshapeを変更データを変更しない条件で形状flat配列要素反復器flattenを変更すると配列コピーが返され、コピーに対する変更は元の配列ravel戻り展開配列に影響しません.
接続配列:concatenate接続既存の軸に沿った配列シーケンスstackは、新しい軸に沿って一連の配列を追加します.hstack水平スタックシーケンスの配列(列方向)vstack垂直スタックシーケンスの配列(行方向)
numpy.stack: numpy.stack関数は、新しい軸に沿って配列シーケンスを接続するために使用され、numpy.stack(arrays, axis)
パラメータの説明:arraysと同じ形状の配列シーケンスaxis:配列内の軸を返し、入力配列を積み重ねます.
分割配列:split 1つの配列を複数のサブ配列に分割hsplit 1つの配列を水平に複数のサブ配列に分割(列別)vsplit 1つの配列を垂直に複数のサブ配列に分割(行別)
配列要素の追加と削除:resizeは指定した形状の新しい配列appendを返して値を配列の末尾に追加insertは指定した軸に沿って値を指定した下付き文字に挿入する前にdeleteはある軸のサブ配列を削除し、削除した新しい配列uniqueを返して配列内の一意の要素を検索する
NumPy文字列関数:add()は、2つの配列の文字列要素ごとに接続multiply()は、要素ごとに多重接続された文字列center()中央文字列capitalize()を返し、文字列の最初の文字を大文字title()に変換し、文字列の各単語の最初の文字を大文字lower()配列要素を小文字upper()に変換します.配列要素を大文字split()に変換する区切り文字を指定して文字列を分割し、配列リストsplitlines()を返して要素の行リストを返します.strip()を改行で分割strip()エレメントの先頭または末尾にある特定の文字join()を除去する区切り記号を指定して配列内のエレメントreplace()を接続する新しい文字列を使用して文字列内のすべてのサブ文字列decode()配列エレメントを置き換えstr.decode()配列エレメントを順次呼び出しますstr.encode()配列エレメントを順次呼び出します
NumPy数学関数:arcsin,arccos,arctan関数は与えられた角度のsin,cos,tanの逆三角関数numpyを返す.around()関数は、指定する数値の四捨五入値numpyを返す.floor()は、指定する式より小さいまたは等しい最大整数、すなわちnumpyを下にとる.Ceil()は、指定した式より大きいまたは等しい最小整数、すなわち上向きに整数を返します.
NumPy算術関数:add(),subtract(),multiply()およびdivide()NumPy算術関数は、numpyを単純に加算減算する.reciprocal()関数は、パラメータの要素単位の逆数を返します.例えば1/4の逆数が4/1 numpyである.Power()関数は、最初の入力配列の要素を底数として、2番目の入力配列の対応する要素のべき乗numpyを計算する.mod()入力配列内の対応する要素の除去後の余剰数を計算する
NumPy統計関数:numpy.amin()は、配列内の要素の指定された軸に沿った最小値を計算するために使用されます.numpy.amax()配列内の要素の指定軸に沿った最大値numpyを計算する.ptp()関数配列における要素の最大値と最小値の差(最大値-最小値numpy.median()関数は、配列aにおける要素の中位数(中値)numpyを計算するために用いる.mean()関数は配列中の要素の算術平均値numpyを返す.AVerage()関数は、別の配列で与えられたそれぞれの重みに基づいて配列内の要素の重み付け平均値を計算します.
NumPyソート、条件消去関数:numpy.sort()関数は、入力配列のソートコピーを返します.関数のフォーマットは次のとおりです.numpy.sort(a, axis, kind, order)
パラメータの説明:a:ソートする配列axis:配列の軸に沿ってソートし、配列が展開されない場合は最後の軸に沿ってソートし、axis=0は列でソートし、axis=1は行でソートkind:デフォルトは「quicksort」(クイックソート)order:配列にフィールドが含まれている場合はソートするフィールド
numpy.argsort()関数は、配列値の小さいものから大きいものへのインデックス値numpyを返す.nonzero()関数は、入力配列のゼロ以外の要素のインデックスnumpyを返す.where()関数は、入力配列における所定の条件を満たす要素のインデックスnumpyを返す.extract()関数は、ある条件に基づいて配列から要素を抽出し、満条件の要素を返します.
NumPyコピーとビュー:ビューは一般的に:
レプリカは、次のように一般的に発生します.
ビューまたは浅いコピー:ndarray.view()側は新しい配列オブジェクトを作成します
コピーまたはコピー:ndarray.copy()関数は、コピーを作成します.コピーデータを変更しても、元のデータには影響しません.物理メモリは同じ場所にありません.
matlib.empty(): matlib.empty()関数は、numpy.という構文形式の新しいマトリクスを返します.matlib.Empty(shape,dtype,order)パラメータ説明:shape:新しいマトリクス形状を定義する整数または整数メタグループDtype:オプション、データ型order:C(行順優先)またはF(列順優先)
numpy.matlib.ones() numpy.matlib.ones()関数は1で埋め込まれたマトリクスを作成します
numpy.matlib.eye() numpy.matlib.eye()関数は1つのマトリクスを返し、対角線要素は1、その他の位置はゼロパラメータ説明:n:戻りマトリクスの行数M:戻りマトリクスの列数、デフォルトはn k:対角線のインデックスdtype:データ型
numpy.matlib.identity() numpy.matlib.identity()関数は、所定のサイズの単位行列を返します.
numpy.matlib.rand() numpy.matlib.rand()関数は、ランダムに埋め込まれた所定のサイズのマトリクスを作成します.
NumPy反復配列NumPy反復器オブジェクトnumpy.nditerは、1つ以上の配列要素に柔軟にアクセスする方法を提供します.nditerクラスのコンストラクタはflagsパラメータを持ち、以下の値を受け入れることができます.
c_indexは、Cシーケンスのインデックスf_を追跡することができるIndexはFortran順序のインデックスmulti-indexを追跡することができます反復ごとにインデックスタイプexternal_を追跡することができます.loopが与える値は、ゼロ次元配列ではなく、複数の値を持つ1次元配列です.
配列形状reshapeを変更データを変更しない条件で形状flat配列要素反復器flattenを変更すると配列コピーが返され、コピーに対する変更は元の配列ravel戻り展開配列に影響しません.
接続配列:concatenate接続既存の軸に沿った配列シーケンスstackは、新しい軸に沿って一連の配列を追加します.hstack水平スタックシーケンスの配列(列方向)vstack垂直スタックシーケンスの配列(行方向)
numpy.stack: numpy.stack関数は、新しい軸に沿って配列シーケンスを接続するために使用され、numpy.stack(arrays, axis)
パラメータの説明:arraysと同じ形状の配列シーケンスaxis:配列内の軸を返し、入力配列を積み重ねます.
分割配列:split 1つの配列を複数のサブ配列に分割hsplit 1つの配列を水平に複数のサブ配列に分割(列別)vsplit 1つの配列を垂直に複数のサブ配列に分割(行別)
配列要素の追加と削除:resizeは指定した形状の新しい配列appendを返して値を配列の末尾に追加insertは指定した軸に沿って値を指定した下付き文字に挿入する前にdeleteはある軸のサブ配列を削除し、削除した新しい配列uniqueを返して配列内の一意の要素を検索する
NumPy文字列関数:add()は、2つの配列の文字列要素ごとに接続multiply()は、要素ごとに多重接続された文字列center()中央文字列capitalize()を返し、文字列の最初の文字を大文字title()に変換し、文字列の各単語の最初の文字を大文字lower()配列要素を小文字upper()に変換します.配列要素を大文字split()に変換する区切り文字を指定して文字列を分割し、配列リストsplitlines()を返して要素の行リストを返します.strip()を改行で分割strip()エレメントの先頭または末尾にある特定の文字join()を除去する区切り記号を指定して配列内のエレメントreplace()を接続する新しい文字列を使用して文字列内のすべてのサブ文字列decode()配列エレメントを置き換えstr.decode()配列エレメントを順次呼び出しますstr.encode()配列エレメントを順次呼び出します
NumPy数学関数:arcsin,arccos,arctan関数は与えられた角度のsin,cos,tanの逆三角関数numpyを返す.around()関数は、指定する数値の四捨五入値numpyを返す.floor()は、指定する式より小さいまたは等しい最大整数、すなわちnumpyを下にとる.Ceil()は、指定した式より大きいまたは等しい最小整数、すなわち上向きに整数を返します.
NumPy算術関数:add(),subtract(),multiply()およびdivide()NumPy算術関数は、numpyを単純に加算減算する.reciprocal()関数は、パラメータの要素単位の逆数を返します.例えば1/4の逆数が4/1 numpyである.Power()関数は、最初の入力配列の要素を底数として、2番目の入力配列の対応する要素のべき乗numpyを計算する.mod()入力配列内の対応する要素の除去後の余剰数を計算する
NumPy統計関数:numpy.amin()は、配列内の要素の指定された軸に沿った最小値を計算するために使用されます.numpy.amax()配列内の要素の指定軸に沿った最大値numpyを計算する.ptp()関数配列における要素の最大値と最小値の差(最大値-最小値numpy.median()関数は、配列aにおける要素の中位数(中値)numpyを計算するために用いる.mean()関数は配列中の要素の算術平均値numpyを返す.AVerage()関数は、別の配列で与えられたそれぞれの重みに基づいて配列内の要素の重み付け平均値を計算します.
NumPyソート、条件消去関数:numpy.sort()関数は、入力配列のソートコピーを返します.関数のフォーマットは次のとおりです.numpy.sort(a, axis, kind, order)
パラメータの説明:a:ソートする配列axis:配列の軸に沿ってソートし、配列が展開されない場合は最後の軸に沿ってソートし、axis=0は列でソートし、axis=1は行でソートkind:デフォルトは「quicksort」(クイックソート)order:配列にフィールドが含まれている場合はソートするフィールド
numpy.argsort()関数は、配列値の小さいものから大きいものへのインデックス値numpyを返す.nonzero()関数は、入力配列のゼロ以外の要素のインデックスnumpyを返す.where()関数は、入力配列における所定の条件を満たす要素のインデックスnumpyを返す.extract()関数は、ある条件に基づいて配列から要素を抽出し、満条件の要素を返します.
NumPyコピーとビュー:ビューは一般的に:
1、numpy 。
2、 ndarray view() 。
レプリカは、次のように一般的に発生します.
Python ， deepCopy() 。
ndarray copy() 。
ビューまたは浅いコピー:ndarray.view()側は新しい配列オブジェクトを作成します
コピーまたはコピー:ndarray.copy()関数は、コピーを作成します.コピーデータを変更しても、元のデータには影響しません.物理メモリは同じ場所にありません.
matlib.empty(): matlib.empty()関数は、numpy.という構文形式の新しいマトリクスを返します.matlib.Empty(shape,dtype,order)パラメータ説明:shape:新しいマトリクス形状を定義する整数または整数メタグループDtype:オプション、データ型order:C(行順優先)またはF(列順優先)
numpy.matlib.ones() numpy.matlib.ones()関数は1で埋め込まれたマトリクスを作成します
numpy.matlib.eye() numpy.matlib.eye()関数は1つのマトリクスを返し、対角線要素は1、その他の位置はゼロパラメータ説明:n:戻りマトリクスの行数M:戻りマトリクスの列数、デフォルトはn k:対角線のインデックスdtype:データ型
numpy.matlib.identity() numpy.matlib.identity()関数は、所定のサイズの単位行列を返します.
numpy.matlib.rand() numpy.matlib.rand()関数は、ランダムに埋め込まれた所定のサイズのマトリクスを作成します.