📄 Documentação Oficial do NumPy
| # | Comando / Função | O que faz | Exemplo |
|---|---|---|---|
| 1 | pip install numpy | Instala a biblioteca via gerenciador de pacotes | pip install numpy |
| 2 | import numpy as np | Importa a biblioteca com o alias padrão | import numpy as np |
| 3 | np.array() | Cria um array a partir de uma lista | a = np.array([1, 2, 3]) |
| 4 | np.zeros() | Cria array preenchido com zeros | np.zeros((3, 3)) |
| 5 | np.ones() | Cria array preenchido com uns | np.ones((2, 4)) |
| 6 | np.full() | Cria array preenchido com valor constante | np.full((2, 2), 7) |
| 7 | np.empty() | Cria array vazio (valores residuais da memória) | np.empty((2, 2)) |
| 8 | np.arange() | Cria array com sequência numérica (range) | np.arange(0, 10, 2) |
| 9 | np.linspace() | Cria valores linearmente espaçados | np.linspace(0, 1, 5) |
| 10 | np.eye() | Cria uma matriz identidade | np.eye(3) |
| 11 | np.random.random() | Array com valores aleatórios [0.0, 1.0) | np.random.random((3, 3)) |
| 12 | np.random.randint() | Array com inteiros aleatórios | np.random.randint(0, 10, (3, 3)) |
| 13 | np.random.normal() | Valores com distribuição normal | np.random.normal(0, 1, 10) |
| 14 | a.shape | Retorna as dimensões do array | a.shape |
| 15 | len(a) | Comprimento da primeira dimensão | len(a) |
| 16 | a.ndim | Número de dimensões do array | a.ndim |
| 17 | a.size | Número total de elementos | a.size |
| 18 | a.dtype | Tipo de dado dos elementos | a.dtype |
| 19 | a.astype() | Converte o tipo de dado | a.astype(float) |
| 20 | np.add(a, b) | Soma elemento a elemento | np.add(a, b) |
| 21 | np.subtract(a, b) | Subtração elemento a elemento | np.subtract(a, b) |
| 22 | np.multiply(a, b) | Multiplicação elemento a elemento | np.multiply(a, b) |
| 23 | np.divide(a, b) | Divisão elemento a elemento | np.divide(a, b) |
| 24 | np.exp(a) | Exponencial de cada elemento | np.exp(a) |
| 25 | np.sqrt(a) | Raiz quadrada de cada elemento | np.sqrt(a) |
| 26 | np.sin(a) | Seno de cada elemento | np.sin(a) |
| 27 | np.cos(a) | Cosseno de cada elemento | np.cos(a) |
| 28 | np.log(a) | Logaritmo natural | np.log(a) |
| 29 | np.dot(a, b) | Produto escalar de duas matrizes | np.dot(a, b) |
| 30 | a.sum() | Soma de todos os elementos | a.sum() |
| 31 | a.min() | Valor mínimo do array | a.min() |
| 32 | a.max() | Valor máximo do array | a.max(axis=0) |
| 33 | a.mean() | Média aritmética | a.mean() |
| 34 | np.median(a) | Mediana | np.median(a) |
| 35 | a.std() | Desvio padrão | a.std() |
| 36 | a.var() | Variância | a.var() |
| 37 | a.cumsum() | Soma cumulativa | a.cumsum() |
| 38 | a.reshape() | Muda a forma sem alterar os dados | a.reshape(2, 5) |
| 39 | a.flatten() | Transforma em array de 1D | a.flatten() |
| 40 | a.T | Transpõe a matriz | a.T |
| 41 | np.concatenate() | Junta arrays por um eixo | np.concatenate((a, b)) |
| 42 | np.vstack() | Empilha arrays verticalmente | np.vstack((a, b)) |
| 43 | np.hstack() | Empilha arrays horizontalmente | np.hstack((a, b)) |
| 44 | np.split() | Divide o array em vários | np.split(a, 3) |
| 100 | np.save() | Salva array em arquivo .npy | np.save('meu_array.npy', a) |