Ajouter une liste de fonctions de bibliothèque numpy petit à petit --a

Ceci est le premier message.

J'écrirai le rôle joué par la fonction numpy afin de pouvoir couvrir numpy, qui est la bibliothèque la plus susceptible d'être utilisée dans le système de calcul numérique avec python. Il y a une liste de fonctions numpy à ce lien, mais il y en a pas mal.

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/python/basicstats.html

Pour le moment, commencez par des lettres minuscules et entrez dans l'ordre. D'abord d'un Ceux avec? Vous ne savez pas comment utiliser

valeur absolue np.abs np.absolute Valeur absolue. Identique aux abdos  np.absolute_import ? np.add ajout np.add_docstring Ajouter des caractères à numpy? Pas comme (obj, string)  np.add_newdoc ?  np.add_newdoc_ufunc ? np.alen Identique à l'utilisation normale de len () np.all Vérifie si tous remplissent les conditions de (). En cas de comparaison avec ==, si possible, comparez après diffusion.   https://note.nkmk.me/python-numpy-condition/ Retourne si les deux tableaux de np.allclose () sont une correspondance exacte   https://algorithm.joho.info/programming/python/numpy-allclose/ np.alltrue Tous les tableaux de () sont-ils vrais? np.amax Renvoie la valeur maximale np.amin renvoie la valeur minimale np.angle Donnez une valeur de nombre complexe entre () et calculez l'angle entre la partie réelle et la partie imaginaire Vérifiez si l'une des conditions de np.any () est remplie. np.append Ajouter une valeur ou un tableau à la fin ou au début   https://note.nkmk.me/python-numpy-append/ np.apply_along_axis Effectuer des calculs de fonction déterminés le long de l'axe dans un tableau bidimensionnel (my_func, 0, b) Puisque b est un tableau bidimensionnel et 0, définir une fonction dans le sens vertical et my_func   https://qiita.com/Moby-Dick/items/f7603456260a80fd5ee3 np.apply_over_axes Ceci applique également la fonction le long de l'axe. D'une manière différente de along_axis   https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.apply_over_axes.html np.arange Créer des numéros de série np.arccos arc cosinus d'ici arc * est l'inverse de la fonction triangulaire np.arccosh Arc cosinus hyperbolique signe d'arc np.arcsin np.arcsinh arc cosinus np.arctan Arctangent np.arctan2 Arctangent mais plus négatif que arctan   http://nomoreretake.net/2013/10/21/arctan2/ Arc np.arctanh Tangente hyperbolique np.argmax Position avec valeur maximale (index) np.argmin Position avec valeur minimale (index) np.argpartition Prend quelques index principaux. Prendre en partie d'argsort   https://biomedicalhacks.com/2020-03-20/numpy-pandas-10-tips/ np.argsort Mettez le rang dans la valeur. Utilisé lorsque vous souhaitez trier par une colonne spécifique en deux dimensions   https://note.nkmk.me/python-numpy-sort-argsort/ np.argwhere () Renvoie un tableau d'index qui remplissent les conditions   https://rennnosukesann.hatenablog.com/entry/2018/06/29/000000 np. arrondi Convertissez la liste np.array en numpy. Il existe de nombreuses fonctions de tableau np.as * dans np.array qui modifient ses valeurs par défaut. La valeur par défaut pour np.array est copy = True, order = "K", subok = False np.array2string Convertit un tableau en chaîne Vérifiez si a et b sont exactement les mêmes avec np.array_equal (a, b). Si la forme est différente, False est toujours renvoyé. Vérifiez si a et b sont exactement les mêmes avec np.array_equiv (a, b). Contrairement à array_equal, si possible, comparez après avoir été diffusé. Identique à np.all (a == b). np.array_repr Transforme le tableau en chaîne. Similaire à array2string mais préfixé par array np.array_split Divise le tableau en parties égales. Contrairement à split, il s'ajuste même s'il n'est pas uniforme.   https://note.nkmk.me/python-numpy-split/ np.array_str Convertir en chaîne Est-ce la même chose que array2string?  np.asanyarray ? np.asarray copy = False dans np.array. La différence avec np.array est qu'il se connecte à la même mémoire au lieu de copier. np.asarray_chkfinite Fondamentalement identique à np.array, mais donne une erreur s'il y a inf ou nan np.ascontiguousarray np.array est du même type que copy = False, order = «C» np.asarray, mais l'ordre de stockage de la mémoire est différent. Affecte le nombre d'octets utilisés et la vitesse de calcul. C est le langage C np.asfarray Chaîne de caractères Mettez la liste saisie en nombres dans un tableau sous forme de nombres   http://arduinopid.web.fc2.com/Q5-10.html np.asfortranarray np.array est du même type que copy = False, order = "F" np.asarray, mais l'ordre de stockage de la mémoire est différent. Affecte le nombre d'octets utilisés et la vitesse de calcul. F est un ordre Fortran   https://ja.coder.work/so/python/759098 Mettez le tableau en tant que matrice np.asmatrix. Opérations matricielles faciles à gérer https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.asmatrix.html np.asscalar Scalar un tableau avec un numéro d'élément   https://qiita.com/shiro-kuma/items/5aa2b4402d50b8791b8b np.atleast_1d Ajustement du nombre de dimensions de ndarray à au moins 1. np.atleast_2d Ajustez le nombre de dimensions de ndarray à au moins 2.   https://minus9d.hatenablog.com/entry/2017/05/31/215512 np.atleast_3d Ajuste le nombre de dimensions de ndarray à au moins 3 np.average Calculez la moyenne. L'axe peut être spécifié https://qiita.com/HidKamiya/items/cdc7a6ccdc076031f753

Si vous remarquez des points tels qu'un manque d'explication ou des erreurs, il serait utile que vous puissiez les écrire dans les commentaires. Dans ce cas, il sera reflété le cas échéant.

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