Co to jest Python Numpy Array?
Tablice NumPy są trochę podobne do list w Pythonie, ale jednocześnie bardzo się różnią. Dla tych z Was, którzy są nowicjuszami w tym temacie, wyjaśnijmy, co to dokładnie jest i do czego służy.
Jak sama nazwa wskazuje, tablica NumPy jest centralną strukturą danych biblioteki numpy. Nazwa biblioteki jest w rzeczywistości skrótem od „Numeric Python” lub „Numerical Python”.
Utwórz tablicę NumPy
Najprostszym sposobem na utworzenie tablicy w Numpy jest użycie Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
Aby przekonwertować listę Pythona na tablicę numpy przy użyciu obiektu np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
Aby wyświetlić zawartość listy
numpy_array_from_list
Wynik
array([1, 9, 8, 3])
W praktyce nie ma potrzeby deklarowania listy w Pythonie. Operację można łączyć.
a = np.array([1,9,8,3])
UWAGA : Dokumentacja Numpy stwierdza, że do tworzenia tablicy używany jest np.ndarray. Jest to jednak zalecana metoda
Możesz również utworzyć tablicę numpy z krotki
Operacje matematyczne na tablicy
Na tablicy można wykonywać operacje matematyczne, takie jak dodawanie, odejmowanie, dzielenie i mnożenie. Składnia to nazwa tablicy, po której następuje operacja (+ .-, *, /), po której następuje operand
Przykład:
numpy_array_from_list + 10
Wynik:
array([11, 19, 18, 13])
Ta operacja dodaje 10 do każdego elementu tablicy numpy.
Kształt tablicy
Możesz sprawdzić kształt tablicy za pomocą kształtu obiektu poprzedzonego nazwą tablicy. W ten sam sposób możesz sprawdzić typ za pomocą dtypów.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Liczba całkowita to wartość bez liczby dziesiętnej. Jeśli utworzysz tablicę z liczbami dziesiętnymi, typ zmieni się na zmiennoprzecinkowy.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
2 Tablica wymiarów
Możesz dodać wymiar ze znakiem „,” przecinkiem
Zwróć uwagę, że musi znajdować się w nawiasie []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
3 Tablica wymiarów
Wyższy wymiar można skonstruować w następujący sposób:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Podsumowanie
Poniżej podsumowanie podstawowych funkcji używanych w NumPy.
| Cel | Kod |
|---|---|
| Utwórz tablicę | tablica ([1,2,3]) |
| wydrukuj kształt | tablica ([.]). kształt |