解析numpy函數的常用參數與用法

numpy是Python中常用的數值計算庫，提供了豐富的數值運算函數和數據結構，能夠方便快捷地進行數組運算和數值計算。本文將解析numpy函數的常用參數與用法，并提供具體的代碼示例。

一、numpy函數的常用參數

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])  # 定義一維數組
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 定義二維數組

print(a)  # 輸出：[1 2 3 4]
print(b)  # 輸出：[[1 2]
          #       [3 4]]

dtype: 這是指定數組元素的數據類型的參數。numpy支持多種數據類型，如int、float、bool等。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float)  # 指定數組元素為浮點型
b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int)  # 指定數組元素為整型

print(a)  # 輸出：[1. 2. 3.]
print(b)  # 輸出：[1 2 3]

shape: 這是指定數組維度的參數。可以是數字，也可以是元組（或列表）。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])  # 一維數組
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 二維數組

print(a.shape)  # 輸出：(4,)
print(b.shape)  # 輸出：(2, 2)

axis: 這是指定在某個軸上進行操作的參數。軸表示數組的維度，從0開始逐一增加。

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(np.sum(a, axis=0))  # 按列求和，輸出：[4 6]
print(np.sum(a, axis=1))  # 按行求和，輸出：[3 7]

out: 這是指定輸出結果存放的位置的參數。可以是一個已有的數組，也可以是新建的數組。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.zeros(3)

np.add(a, b, out=c)  # 將a和b相加，結果放在c中

print(c)  # 輸出：[5. 7. 9.]

二、numpy函數的常用用法

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])  # 創建一維數組
b = np.zeros((2, 2))  # 創建全0的二維數組
c = np.ones((3, 3))  # 創建全1的二維數組
d = np.arange(0, 10, 2)  # 創建一個等差數列

print(a)  # 輸出：[1 2 3]
print(b)  # 輸出：[[0. 0.]
          #       [0. 0.]]
print(c)  # 輸出：[[1. 1. 1.]
          #       [1. 1. 1.]
          #       [1. 1. 1.]]
print(d)  # 輸出：[0 2 4 6 8]

數組運算：numpy提供了豐富的數組運算函數，如加法、減法、乘法、除法、求和、平均值等。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(np.add(a, b))  # 數組相加，輸出：[5 7 9]
print(np.subtract(a, b))  # 數組相減，輸出：[-3 -3 -3]
print(np.multiply(a, b))  # 數組相乘，輸出：[4 10 18]
print(np.divide(a, b))  # 數組相除，輸出：[0.25 0.4 0.5]
print(np.sum(a))  # 數組求和，輸出：6
print(np.mean(a))  # 數組平均值，輸出：2

數組變換：numpy提供了各種數組變換函數，如轉置、重塑、合并等。

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.transpose(a)  # 轉置數組
c = np.reshape(a, (1, 4))  # 將數組重塑為1行4列的數組
d = np.concatenate((a, b), axis=1)  # 按列合并數組

print(b)  # 輸出：[[1 3]
          #       [2 4]]
print(c)  # 輸出：[[1 2 3 4]]
print(d)  # 輸出：[[1 2 1 3]
          #       [3 4 2 4]]