pythonでは、「np」は通常、サードパーティライブラリ「numpy」のエイリアスである「numpy」ライブラリを指します。方法：コマンド「importnumpy as np」を使用して、numpyライブラリを「np」としてエイリアスします。
デモ：
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])print(arr)
結果は次のとおりです。
[123]
ナレッジポイントの拡張：
PythonでのNumPyの基本的な使用法
ndarray（以下、arrayと呼びます）は、numpy arrayオブジェクトです。同形であるため、すべての要素が同じタイプである必要があることに注意してください。これらの各配列には、形状とdtypeがあります。
shapeは、次のような配列の形状です。
import numpy as np
from numpy.random import randn
arr =randn(12).reshape(3,4)
arr
[[0.986552351.20830283-0.721351830.40292924][-0.05059849-0.02714873-0.627754860.83222997][-0.84826071-0.29484606-0.769849020.09025059]]
arr.shape(3,4)
（3、4）は、arrが3行4列の配列であることを意味します。ここで、dtypeはfloat64です。
次の関数を使用して配列を作成できます
| array | 入力データをndarrayに変換します。タイプは、指定またはデフォルト設定できます |
|---|---|
| asarray | 入力をndarrayに変換 |
| arange | 組み込み範囲と同様 |
| ones、ones_like | 形状に応じてすべて1の配列を作成し、後者は他の配列の形状をコピーできます |
| ゼロ、zeros_like | 上記と同様、すべて0 |
| empty、empty_like | 新しい配列を作成し、スペースのみを割り当てます |
| 目、アイデンティティ | 対角が1の対角行列を作成する |
これまでのところ、Pythonでのnpの機能に関するこの記事が紹介されています。Pythonでのnpの詳細については、ZaLou.Cnの以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後さらにサポートされることを願っています。 ZaLou.Cn！
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