Cos'è Python Numpy Array?
Gli array NumPy sono un po 'come gli elenchi di Python, ma allo stesso tempo molto diversi. Per quelli di voi che sono nuovi all'argomento, chiariamo cos'è esattamente ea cosa serve.
Come suggerisce il nome, un array NumPy è una struttura dati centrale della libreria numpy. Il nome della libreria è effettivamente l'abbreviazione di "Numeric Python" o "Numerical Python".
Crea un array NumPy
Il modo più semplice per creare un array in Numpy è usare Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
Per convertire l'elenco Python in un array numpy utilizzando l'oggetto np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
Per visualizzare il contenuto dell'elenco
numpy_array_from_list
Produzione
array([1, 9, 8, 3])
In pratica, non è necessario dichiarare una lista Python. L'operazione può essere combinata.
a = np.array([1,9,8,3])
NOTA : la documentazione di Numpy indica l'uso di np.ndarray per creare un array. Tuttavia, questo è il metodo consigliato
Puoi anche creare un array numpy da una tupla
Operazioni matematiche su un array
È possibile eseguire operazioni matematiche come addizioni, sottrazioni, divisioni e moltiplicazioni su un array. La sintassi è il nome dell'array seguito dall'operazione (+ .-, *, /) seguita dall'operando
Esempio:
numpy_array_from_list + 10
Produzione:
array([11, 19, 18, 13])
Questa operazione aggiunge 10 a ogni elemento dell'array numpy.
Forma della matrice
È possibile controllare la forma della matrice con la forma dell'oggetto preceduta dal nome della matrice. Allo stesso modo, puoi controllare il tipo con dtypes.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Un numero intero è un valore senza decimale. Se crei un array con decimale, il tipo cambierà in float.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
Array a 2 dimensioni
Puoi aggiungere una dimensione con una virgola ","
Nota che deve essere all'interno della parentesi []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
Matrice a 3 dimensioni
La dimensione più alta può essere costruita come segue:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Sommario
Di seguito, un riepilogo delle funzioni essenziali utilizzate con NumPy.
| Obbiettivo | Codice |
|---|---|
| Crea array | matrice ([1,2,3]) |
| stampare la forma | matrice ([.]). forma |