Hvad er Python Numpy Array?
NumPy-arrays er lidt ligesom Python-lister, men stadig meget forskellige på samme tid. For de af jer, der er nye med emnet, lad os præcisere, hvad det præcist er, og hvad det er godt for.
Som navnet slags giver væk, er et NumPy-array en central datastruktur i det numpy bibliotek. Bibliotekets navn er faktisk en forkortelse for "Numerisk Python" eller "Numerisk Python".
Opret en NumPy Array
Den enkleste måde at oprette en matrix i Numpy på er at bruge Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
For at konvertere python-listen til et dumt array ved hjælp af objektet np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
For at få vist indholdet på listen
numpy_array_from_list
Produktion
array([1, 9, 8, 3])
I praksis er der ikke behov for at erklære en Python-liste. Operationen kan kombineres.
a = np.array([1,9,8,3])
BEMÆRK : Numpy dokumentation angiver brugen af np.ndarray til at oprette en matrix. Dette er dog den anbefalede metode
Du kan også oprette en følelsesløs matrix fra en Tuple
Matematiske operationer på en matrix
Du kan udføre matematiske operationer som tilføjelser, subtraktion, division og multiplikation på en matrix. Syntaksen er arraynavnet efterfulgt af operationen (+ .-, *, /) efterfulgt af operanden
Eksempel:
numpy_array_from_list + 10
Produktion:
array([11, 19, 18, 13])
Denne operation tilføjer 10 til hvert element i det numpy array.
Form af Array
Du kan kontrollere formen på arrayet med objektformen foran navnet på arrayet. På samme måde kan du kontrollere typen med dtypes.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Et heltal er en værdi uden decimal. Hvis du opretter en matrix med decimal, ændres typen til at flyde.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
2 Dimension Array
Du kan tilføje en dimension med en "," koma
Bemærk, at det skal være inden for parentes []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
3 Dimension Array
Højere dimension kan konstrueres som følger:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Resumé
Nedenfor et resumé af de væsentlige funktioner, der bruges med NumPy.
| Objektiv | Kode |
|---|---|
| Opret matrix | matrix ([1,2,3]) |
| udskrive formen | array ([.]). form |