Numpy函数大全

Numpy tile()函数的作用是将一个数组重复成指定的形状。tile()函数有两个参数，第一个是需要重复的数组，第二个是需要重复的次数，它可以接受一个元组作为次数，以指定每个维度的重复次数。 使用方法示例： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) result = np.tile(arr, 3) prin…

Numpy中的resize()函数用于调整数组的大小，它的操作方式与reshape()函数有些相似，但resize()函数不会限制调整后数组的大小。 resize()函数的语法如下： numpy.resize(arr, shape) 其中，arr为需要调整大小的数组，shape为调整后的目标大小。需要注意的是，shape必须是一个整数或者是一个整数元组。 现…

Numpy interp()是一个在一维和多维数组上执行线性插值的函数。它将给定x和y点集中的值之间进行线性插值，并返回给定点的函数值。 下面是Numpy interp()的完整使用方法： 语法 numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None) 参数 x：必需，待插值数据。可以是一个数值、…

Numpy的ifft()函数被用来计算信号的离散傅里叶反变换（IDFT）。通过ifft()函数，我们可以将一个给定的复数序列变换成离散时间域函数。 ifft()函数使用方法： numpy.fft.ifft(a, n=None, axis=-1, norm=None) 参数解释： a：序列（要进行IDFT变换的序列） n：序列大小，即采样点数。如果未指定，默认…

Numpy arange()函数用于创建一个数组，该数组包含指定的范围内的值，并具有相等的加值步长。 下面是该函数的语法： numpy.arange（start，stop，step，dtype = None） 参数说明： start： 数组中的起始值。 stop： 数组中的终止值。 step： 数组中的步长值。 dtype： 数据类型可选参数，默认情况下是浮…

Numpy是用Python语言实现的科学计算工具箱，可以实现高性能的矩阵计算、线性代数、傅里叶变换等功能，广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。在Numpy中，ones()函数是用于创建指定形状的全1数组的函数。 作用 ones()函数用于创建指定形状的全1数组，可以为数据分析、科学计算和机器学习等领域提供便利。该函数可以接受一个表示形状的参数，可以…

Numpy array()是一种用于创建多维数组的函数。它可以接受多种数据类型，支持数组枚举、切片等操作，是数据分析、科学计算以及机器学习中非常基础且重要的工具。在实际应用中，既可以通过手动创建数据进行实例化，也可以通过读取外部数据文件等方式创建。 下面将详细讲解它的作用以及使用方法。 作用 创建多维数组：将列表、元组等序列类型数据转换成多维数组。 数组的计…

Numpy zeros()是一种用于创建数组的函数，它返回一个由零组成的数组。它可以用来创建多维数组，其形状和数据类型都可以自定义。它有以下特征： 通过输入数组的形状和数据类型来创建数组。 默认创建的数组元素都是0。 使用方法 numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 参数解释： shape：数…

Numpy empty() 是一个用于创建指定形状和dtype的数组的函数，并初始化其元素的值。它不会对数组进行初始化，因此数组的状态将是未知的。 空数组的元素值不会被初始化，并根据数组大小和内存状态随机生成。 使用方法 语法： numpy.empty(shape, dtype=float, order='C') 参数说明： shape:…

Numpy eye()函数是用来创建一个二维数组，其主对角线上的元素都是1，其他元素都是0。 该函数的语法如下： numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C') 其中，参数N表示二维数组的行数，M表示列数，默认为N；k表示主对角线偏移量…