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NumPy IndexDen ersten Index eines Elements in einem NumPy-Array findenDieses Tutorial zeigt, wie Sie den Index eines Elements in einem Array in Python finden NumPyVollständiges NumPy-Array druckenDie Funktion numpy.set_printoptions() kann verwendet werden, um ein vollständiges nicht abgeschnittenes Array in Python zu drucken. NumPyAktualisieren Sie Python NumPyDie Paketmanager pip und pip3 können verwendet werden, um das NumPy-Paket in Python2 bzw. Python3 zu aktualisieren. NumPyZeile in NumPy löschenDie Funktion numpy.delete() kann verwendet werden, um eine Zeile aus einem mehrdimensionalen NumPy-Array in Python zu löschen. NumPyZählen Sie eindeutige Werte im NumPy-ArrayDie Funktion numpy.unique() kann verwendet werden, um die Anzahl der Vorkommen jedes einzelnen Elements in einem NumPy-Array in Python zu bestimmen. NumPynumpy.random.seed() Funktion in NumPyDie Funktion numpy.random.seed() wird verwendet, um einen Seed für den Zufallszahlengenerator-Algorithmus zu setzen, um eine Pseudo-Zufallszahl in Python zu generieren. NumPynumpy.random.permutation() Funktion in NumPyDer Hauptunterschied zwischen numpy.random.permutation() und numpy.random.shuffle() besteht darin, dass die Funktion numpy.random.permutation() bei Übergabe eines Arrays eine gemischte Kopie des ursprünglichen Arrays liefert, während numpy. Die Funktion random.shuffle() mischt das ursprüngliche Array. NumPy MatrixNumPy-Matrix-SubtraktionWir können den Infix-Subtraktionsoperator verwenden, um in NumPy eine Matrix von einer anderen zu subtrahieren. NumPy MatrixNumPy-Matrix-IndizierungDie Array-Indizierung in Python funktioniert für eindimensionale Vektoren und mehrdimensionale Matrizen sehr unterschiedlich. NumPy MatrixNumPy NormalisierungsmatrixWir können die Methode numpy.linalg.norm() verwenden, um eine Matrix in Python zu normalisieren. NumPyNumPy logspace() FunktionDie Funktion numpy.linspace() wird verwendet, um gleichmäßig getrennte numerische Werte innerhalb eines angegebenen Grenzwerts zu erhalten, während die Funktion numpy.logspace() verwendet wird, um den Logarithmus von gleichmäßig getrennten numerischen Werten innerhalb eines angegebenen Bereichs in Python zu erhalten. NumPyNumPy FactorialDie Funktion special.factorial() innerhalb des scipy-Pakets kann verwendet werden, um die elementweise Fakultät eines NumPy-Arrays in Python zu berechnen. NumPyKovarianz in Python NumPyDie Funktion numpy.cov() kann verwendet werden, um die Kovarianz zwischen zwei NumPy-Arrays in Python zu berechnen. NumPyKonvertieren Sie NumPy-Array in TupelEs gibt zwei Hauptmethoden, die verwendet werden können, um ein NumPy-Array in Python in Tupel zu konvertieren, die tuple()-Funktion und die map()-Funktion. NumPyKleinste Quadrate in NumPyWir können AX = B mit der Methode der kleinsten Quadrate berechnen, indem wir die Funktion numpy.linalg.lstsq() in Python verwenden. NumPy RowHolen Sie sich die Anzahl der Zeilen in NumPyDie Eigenschaft array.shape kann verwendet werden, um die Anzahl der Zeilen und Spalten in einem NumPy-Array in Python zu bestimmen. NumPy MatrixBerechnen Sie die Leistung einer NumPy-MatrixDie Funktion numpy.linalg.matrix_power() kann verwendet werden, um die Potenz einer Matrix in NumPy zu bestimmen. NumPy TransposeTransponieren eine 1D-Array in NumPyErfahren Sie, wie Sie ein 1D NumPy-Array in Python transponieren NumPyKonvertieren von String in Float in NumPyErfahren Sie, wie Sie ein String-NumPy-Array in ein Float-NumPy-Array konvertieren. NumPyFilterelemente in einem NumPy-ArrayErfahren Sie, wie Sie Elemente in einem NumPy-Array in Python filtern NumPyArray von Arrays in NumPyMit der Funktion numpy.array() können Sie in Python ein Array von Arrays erstellen. NumPySpalte hinzufügen in NumPyMit der Funktion numpy.append() kann einem NumPy-Array in Python eine Spalte hinzugefügt werden. NumPyNumPy AutokorrelationErfahren Sie, wie Sie mit numpy.correlate eine Reihe von Zahlen in Python automatisch korrelieren NumPyNumPy Dot gegen Matmul in PythonDieses Tutorial zeigt den Unterschied zwischen Matmul- und Punktfunktion in Python