Hva er Python Numpy Array?
NumPy-matriser er litt som Python-lister, men fortsatt veldig forskjellige på samme tid. For de av dere som er nye i emnet, la oss avklare hva det er og hva det er bra for.
Ettersom navnet slags gir bort, er en NumPy-matrise en sentral datastruktur i det numpy biblioteket. Bibliotekets navn er egentlig forkortelse for "Numeric Python" eller "Numerical Python".
Lag en NumPy Array
Den enkleste måten å lage en matrise i Numpy er å bruke Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
Å konvertere python-listen til en nummen matrise ved å bruke objektet np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
For å vise innholdet på listen
numpy_array_from_list
Produksjon
array([1, 9, 8, 3])
I praksis er det ikke nødvendig å erklære en Python-liste. Operasjonen kan kombineres.
a = np.array([1,9,8,3])
MERK : Numpy dokumentasjon angir bruk av np.ndarray for å lage en matrise. Dette er imidlertid den anbefalte metoden
Du kan også opprette en nummen matrise fra en Tuple
Matematiske operasjoner på en matrise
Du kan utføre matematiske operasjoner som tillegg, subtraksjon, deling og multiplikasjon på en matrise. Syntaksen er matrisenavnet etterfulgt av operasjonen (+ .-, *, /) etterfulgt av operanden
Eksempel:
numpy_array_from_list + 10
Produksjon:
array([11, 19, 18, 13])
Denne operasjonen legger til 10 til hvert element i den numpy matrisen.
Shape of Array
Du kan sjekke formen på matrisen med objektformen foran navnet på matrisen. På samme måte kan du sjekke typen med dtypes.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Et heltall er en verdi uten desimal. Hvis du oppretter en matrise med desimal, endres typen til å flyte.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
2 Dimensjon Array
Du kan legge til en dimensjon med "," koma
Merk at det må være innenfor braketten []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
3 Dimensjon Array
Høyere dimensjon 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)
Sammendrag
Nedenfor et sammendrag av de viktigste funksjonene som brukes med NumPy.
| Objektiv | Kode |
|---|---|
| Lag matrise | matrise ([1,2,3]) |
| skrive ut formen | matrise ([.]). form |