„Python Numpy Array“ pamoka

Turinys:

Anonim

Kas yra „Python Numpy Array“?

„NumPy“ masyvai yra šiek tiek panašūs į „Python“ sąrašus, tačiau vis tiek labai skiriasi tuo pačiu metu. Tiems iš jūsų, kuriems ši tema yra nauja, patikslinkime, kas tai yra ir kam ji naudinga.

Kadangi vardo rūšis atiduoda, „NumPy“ masyvas yra centrinė numpy bibliotekos duomenų struktūra. Bibliotekos pavadinimas iš tikrųjų trumpas „Skaitmeninis pitonas“ arba „Skaitmeninis pitonas“.

Sukurkite „NumPy“ masyvą

Paprasčiausias būdas sukurti masyvą „Numpy“ yra naudoti „Python List“

myPythonList = [1,9,8,3]

Norėdami konvertuoti python sąrašą į numpy masyvą naudodami objektą np.array.

numpy_array_from_list = np.array („myPythonList“)

Norėdami rodyti sąrašo turinį

numpy_array_from_list

Rezultatas

array([1, 9, 8, 3])

Praktiškai nereikia deklaruoti „Python“ sąrašo. Operaciją galima derinti.

a = np.array([1,9,8,3]) 

PASTABA : „Numpy“ dokumentuose nurodoma, kad masyvui sukurti naudojamas „np.ndarray“. Tačiau tai yra rekomenduojamas metodas

Taip pat galite sukurti „Numpy“ masyvą iš „Tuple“

Matematinės masyvo operacijos

Galite atlikti matematines operacijas, pvz., Masyvo sudėties, atimties, padalijimo ir daugybos. Sintaksė yra masyvo pavadinimas, po kurio seka operacija (+ .-, *, /) ir operandas

Pavyzdys:

numpy_array_from_list + 10

Išvestis:

array([11, 19, 18, 13])

Ši operacija prideda po 10 kiekvieno numpy masyvo elemento.

Masyvo forma

Galite patikrinti masyvo formą su objekto forma, prieš kurią nurodomas masyvo pavadinimas. Tuo pačiu būdu galite patikrinti tipą naudodami „dtypes“.

import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64

Sveikasis skaičius yra reikšmė be dešimtainio skaičiaus. Jei sukursite masyvą su dešimtainiu skaičiumi, tipas pasikeis į plūduriuojantį.

#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64

2 matmenų masyvas

Aspektą galite pridėti su koma „,“

Atminkite, kad jis turi būti skliausteliuose []

### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)

3 matmenų masyvas

Aukštesnį matmenį galima sukonstruoti taip:

### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)

Santrauka

Toliau pateikiama pagrindinių funkcijų, naudojamų naudojant „NumPy“, santrauka.

Tikslas Kodas
Sukurti masyvą masyvas ([1,2,3])
atspausdinkite figūrą masyvas ([.]). forma