np.array(): эта функция создает массив из списка или кортежа.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

np.zeros(): эта функция создает массив, заполненный нулями.

import numpy as np
arr = np.zeros((3, 4))  # Creates a 3x4 array of zeros
print(arr)

np.ones(): эта функция создает массив, заполненный единицами.

import numpy as np
arr = np.ones((2, 3))  # Creates a 2x3 array of ones
print(arr)

np.arange(): эта функция создает массив со значениями, расположенными через равные интервалы.

import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)  # Creates an array from 0 to 10 (exclusive) with a step of 2
print(arr)

np.linspace(): эта функция создает массив с указанным количеством значений, равномерно распределенных между начальной и конечной точкой.

import numpy as np
arr = np.linspace(0, 1, 5)  # Creates an array with 5 values from 0 to 1 (inclusive)
print(arr)

np.reshape(): эта функция преобразует массив в заданную форму.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3))  # Reshapes the array to a 2x3 shape
print(reshaped_arr)

np.transpose(): эта функция транспонирует массив (строки становятся столбцами и наоборот).

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)

np.dot(): эта функция выполняет умножение матриц между двумя массивами.

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(arr1, arr2)
print(result)

np.sum(): эта функция вычисляет сумму всех элементов массива.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum_of_elements = np.sum(arr)
print(sum_of_elements)

np.mean(): эта функция вычисляет среднее значение всех элементов массива.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_of_elements = np.mean(arr)
print(mean_of_elements)