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首先,給大家講述下什么是num?其實num就是函數(shù)numpy的縮寫,想必大家聽到這,心里會浮現(xiàn)這個函數(shù)的基礎用法了吧,那大家想不想了解使用num的時候,一些常見的使用操作,方便大家在項目里使用的方法呢?如果小伙伴們有興趣的話,可以好好看下以下內(nèi)容哦~

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Numpy提供的主要功能具體如下:
l ndarray——一個具有向量算術(shù)運算和復雜廣播能力的多維數(shù)組對象。
l 用于對數(shù)組數(shù)據(jù)進行快速運算的標準數(shù)學函數(shù)。
l 用于讀寫磁盤數(shù)據(jù)的工具以及用于操作內(nèi)存映射文件的工具。
l 非常有用的線性代數(shù),傅里葉變換和隨機數(shù)操作。
l 用于集成C /C++和Fortran代碼的工具。
除了明顯的科學計算用途之外,Numpy還可以用作通用數(shù)據(jù)的高效多維容器,定義任意的數(shù)據(jù)類型。
功能實現(xiàn)
1、創(chuàng)建數(shù)組
2、創(chuàng)建numpy數(shù)組
我們可以通過創(chuàng)建Python列表(list)的方式來創(chuàng)建Numpy矩陣,比如輸入
nparray = np.array([i for i in range(10)])
可以看到返回的結(jié)果是
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
3、獲取Numpy屬性
首先,我們通過Numpy中的一個方法arange(n),生成0到n-1的數(shù)組。比如,我們輸入
np.arange(15)
可以看到返回的結(jié)果是
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
4、Numpy數(shù)組索引
Numpy支持類似list的定位操作,示例代碼如下:
import numpy as np matrix = np.array([[1,2,3],[20,30,40]]) print(matrix[0,1])
得到結(jié)果:
2
以上就是關于numpy的常見功能用法,是經(jīng)常在python里運用的功能,大家可以多看幾遍,之后可以在自己的項目進行運用哦~
網(wǎng)頁標題:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:如何理解python3函數(shù)中num的用法?
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