Что такое массив Python Numpy?
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 проясним, что это такое и для чего он нужен.
Как видно из названия, массив NumPy является центральной структурой данных библиотеки numpy. Имя библиотеки на самом деле является сокращением от «Числовой Python» или «Числовой Python».
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)
Чтобы отобразить содержимое списка
numpy_array_from_list
Выход
array([1, 9, 8, 3])
На практике нет необходимости объявлять список Python. Операцию можно совмещать.
a = np.array([1,9,8,3])
ПРИМЕЧАНИЕ . В документации Numpy указано использование np.ndarray для создания массива. Однако это рекомендуемый метод.
Вы также можете создать массив numpy из кортежа
Математические операции над массивом
Вы можете выполнять математические операции, такие как сложение, вычитание, деление и умножение над массивом. Синтаксис - это имя массива, за которым следует операция (+ .-, *, /), за которой следует операнд
Пример:
numpy_array_from_list + 10
Выход:
array([11, 19, 18, 13])
Эта операция добавляет 10 к каждому элементу массива numpy.
Форма массива
Вы можете проверить форму массива по форме объекта, которой предшествует имя массива. Таким же образом вы можете проверить тип с помощью dtypes.
import numpy as npa = 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 десятичным числом, то тип изменится на float.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
2-мерный массив
Вы можете добавить размер с помощью комы ","
Обратите внимание, что он должен быть в скобках []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
Трехмерный массив
Более высокое измерение может быть построено следующим образом:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Резюме
Ниже приводится сводка основных функций, используемых с NumPy.
| Цель | Код |
|---|---|
| Создать массив | массив ([1,2,3]) |
| распечатать форму | массив ([.]). shape |