Учебники

2) Python Numpy Array

Январь 16, 2020

Что такое Python Numpy Array?

Массивы NumPy немного похожи на списки Python, но в то же время сильно отличаются. Для тех из вас, кто плохо знаком с этой темой, давайте уточним, что это такое и для чего это нужно.

Как следует из названия, массив NumPy является центральной структурой данных библиотеки numpy. Название библиотеки на самом деле сокращенно от «Числовой Питон» или «Числовой Питон».

Создать массив NumPy

Самый простой способ создать массив в Numpy — использовать список Python. 

myPythonList = [1,9,8,3]

Чтобы преобразовать список Python в массив Numpy, используя объект np.array.

numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)

Для отображения содержимого списка

numpy_array_from_list

Вывод 

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

На практике нет необходимости объявлять список Python. Операция может быть совмещена.

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

ПРИМЕЧАНИЕ . Документация Numpy гласит, что для создания массива используется np.ndarray. Тем не менее, это рекомендуемый метод

Вы также можете создать пустой массив из кортежа

Математические операции над массивом

Вы можете выполнять математические операции, такие как сложение, вычитание, деление и умножение массива. Синтаксис — это имя массива, за которым следует операция (+ .-, *, /), за которой следует операнд

Пример: 

numpy_array_from_list + 10

Вывод: 

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

Эта операция добавляет 10 к каждому элементу массива numpy.

Форма массива

Вы можете проверить форму массива с формой объекта, которому предшествует имя массива. Таким же образом вы можете проверить тип с помощью dtypes.

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

(3,)
int64

Целое число — это значение без десятичной дроби. Если вы создадите массив с десятичной дробью, то тип изменится на float.

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

float64

2 Dimension Array

Вы можете добавить измерение с «,» кома

Обратите внимание, что это должно быть в скобках [] 

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

Трехмерный массив

Более высокое измерение может быть построено следующим образом: 

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

Резюме

Ниже приведено краткое описание основных функций, используемых с NumPy.

Задача Код
Создать массив Массив ([1,2,3])
распечатать форму Массив ([.]). Форма

 

40
Share: