Python是一門非常流行的編程語言，它有許多可用的庫來簡化編程過程。其中一款非常流行的庫是NumPy，它提供了高效的數組操作功能。下面我們來介紹一下NumPy庫中常用的np模塊。

import numpy as np

1.創建數組

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
# 輸出[1 2 3]
b = np.zeros((3,3))
print(b)
# 輸出
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]
c = np.ones((2,2))
print(c)
# 輸出
# [[1. 1.]
#  [1. 1.]]
d = np.random.rand(2,2)
print(d)
# 輸出
# [[0.75793172 0.40149141]
#  [0.80209025 0.06469422]]

2.數組操作

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c)
# 輸出[1 2 3 4 5 6]
d = np.stack((a, b), axis=1)
print(d)
# 輸出
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]
e = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
f = e.reshape((3, 2))
print(f)
# 輸出
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]
g = np.array([[1, 2], [3, 4]])
h = np.array([[5, 6], [7, 8]])
i = np.dot(g, h)
print(i)
# 輸出
# [[19 22]
#  [43 50]]

3.數學函數

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.sqrt(a)
print(b)
# 輸出[1.         1.41421356 1.73205081]
c = np.log(a)
print(c)
# 輸出[0.         0.69314718 1.09861229]
d = np.sin(a)
print(d)
# 輸出[0.84147098 0.90929743 0.14112001]

總結

以上就是NumPy庫中常用的np模塊的一些用法，通過這些函數，我們可以更方便地進行數組操作和數學計算。