Duomenų mokslas

Kaip naudoti „Python NumPy“ masyvą

Kaip naudoti „Python NumPy“ masyvą

„Python“ yra daugybė bibliotekų, skirtų atlikti įvairių tipų užduotis. NumPy yra vienas iš jų. Visa „NumPy“ forma yra „Numerical Python“ ir daugiausia naudojama moksliniam skaičiavimui. Daugialypius masyvo objektus galima apibrėžti naudojant šią biblioteką, vadinamą „Python NumPy“ masyvu. NumPy bibliotekoje yra įvairių tipų funkcijų, skirtų masyvui sukurti. „NumPy“ masyvą galima sukurti iš skaitinių duomenų, duomenų diapazono ir atsitiktinių duomenų python sąrašo. Kaip „NumPy“ masyvą galima sukurti ir naudoti įvairių tipų operacijoms atlikti, parodyta šioje pamokoje.

NumPy Array naudojimo pranašumas

„NumPy“ masyvas yra geresnis nei „Python“ sąrašas dėl įvairių priežasčių. Kai kurie reikšmingi „NumPy“ masyvo naudojimo pranašumai pateikti žemiau.

  1. Tai sunaudoja mažiau atminties, palyginti su pitonų sąrašu.
  2. Tas pats duomenų kiekis veikia greičiau nei pitonų sąrašas.
  3. Kai kurioms konkrečioms užduotims labiau tinka naudoti vietoj pitonų sąrašo.

Išankstiniai reikalavimai

„NumPy“ biblioteka pagal numatytuosius nustatymus nėra įdiegta „Python“. Taigi, prieš praktikuodami šioje pamokoje pateiktus pavyzdžius, turite įdiegti šią biblioteką. Šioje pamokoje naudojama „Python 3+“. Paleiskite šią komandą iš terminalo, kad įdiegtumėte „NumPy“ 3 python.

$ sudo apt-get install python3-numpy

„NumPy“ masyvo atributai

„NumPy“ masyvas turi daug atributų, kad būtų galima gauti įvairių tipų informaciją apie masyvą. Kai kurie naudingi šio masyvo atributai aprašyti toliau.

  1. ndarray.ndim - Šis atributas pateikia pavadinto masyvo matmenų skaičių ndarray.
  2. ndarray.figūra - Šis atributas pateikia kiekvieno pavadinto masyvo „NumPy“ matmenų dydį ndarray.
  3. ndarray.dydžio - Šis atributas pateikia bendrą pavadinto masyvo „NumPy“ elementų skaičių ndarray.
  4. ndarray.prekės dydis - Šis atributas pateikia kiekvieno pavadinto masyvo „NumPy“ elemento dydį ndarray.
  5. ndarray.dtype - Šis atributas grąžina pavadinto masyvo elementų duomenų tipą ndarray.
  6. ndarray.nbaitų - Šis atributas pateikia bendrą baitų skaičių, sunaudotą pavadinto masyvo elementų ndarray.

„NumPy Array“ naudojimas

Vienos, dvimatės ir trimatės „NumPy“ masyvo deklaravimo būdai parodyti šioje mokymo programos dalyje.

1 pavyzdys: vienmatės „NumPy“ masyvo naudojimas

Šiame pavyzdyje parodomi trys vieno matmens „NumPy“ masyvo sukūrimo būdai. masyvo () funkcija buvo naudojamas kuriant pirmąją vienmatę 10 sveikųjų skaičių masyvą. sutvarkyti () funkciją buvo panaudota kuriant antrąją 10 sekų skaičių vienmatę masyvą. rand () funkcija buvo panaudota kuriant trečiąją 10 atsitiktinių plūduriuojančių skaičių vienmatę masyvą. Toliau spausdinimo () funkcija naudojo skirtingų atributų ir trijų masyvų reikšmių spausdinimui.

# Importuoti „NumPy“
importuoti numerį kaip np
# Paskelbkite „NumPy“ masyvą trimis skirtingais masyvais
oneArray1 = np.masyvas ([7, 3, 19, 6, 3, 1, 12, 8, 11, 5])
oneArray2 = np.apelsinas (10)
oneArray3 = np.atsitiktinis.randas (10)
# Atspausdinkite skirtingus trijų „NumPy“ masyvų atributus
print ("\ nPirmojo NumPy masyvo matmuo yra:", oneArray1.ndim)
print ("Antrojo NumPy masyvo dydis yra:", oneArray2.dydis)
print ("Trečiojo" NumPy "masyvo duomenų tipas yra:", oneArray3.dtype)
# Atspausdinkite trijų „NumPy“ masyvo reikšmes
spausdinti ("\ nPirmojo masyvo reikšmės yra: \ n", oneArray1)
spausdinti ("Antrojo masyvo reikšmės yra: \ n", oneArray2)
spausdinti ("Trečiojo masyvo reikšmės yra: \ n", oneArray3)

Rezultatas:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų. Išvestis rodo, kad pirmasis masyvas yra 1, antrojo masyvo dydis yra 10, o trečiojo masyvo duomenų tipas yra plūdė64. Vėliau buvo išspausdinti trys masyvai.

2 pavyzdys: dvimatės „NumPy“ masyvo naudojimas

Šiame pavyzdyje parodomi du būdai sukurti dvimatį „NumPy“ masyvą. „array (“) funkcija buvo naudojama dviejų eilučių ir 3 stulpelių su sveikaisiais skaičiais masyvui sukurti. Funkcija rand () buvo naudojama dviejų eilučių ir 4 stulpelių su plūduriuojančiais duomenimis matmenims sukurti. Tada spausdinimo () funkcija buvo naudojama atspausdinti dydžio atributą ir abiejų masyvų reikšmes.

# Importuoti „NumPy“
importuoti numerį kaip np
# Deklaruokite dvimatį masyvą naudodami sąrašus
twoArray1 = np.masyvas ([[12, 2, 27], [40, 15, 6]])
# Paskelbkite dvimatį masyvą naudodami atsitiktines reikšmes
twoArray2 = np.atsitiktinis.randas (2, 4)
# Spausdinkite abiejų masyvų dydį
spausdinti ("Pirmojo masyvo dydis:", twoArray1.dydis)
spausdinti ("Antrojo masyvo dydis:", twoArray2.dydis)
# Spausdinkite abiejų masyvų reikšmes
spausdinti ("Pirmojo masyvo reikšmės yra: \ n", twoArray1)
spausdinti ("Antrojo masyvo reikšmės yra: \ n", twoArray2)

Rezultatas:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų. Išvestis rodo, kad pirmojo masyvo dydis yra 6 (2 × 3), o antrojo masyvo dydis yra 8 (2 × 4). Abu masyvai buvo atspausdinti vėliau.

3 pavyzdys: Trimatės „NumPy“ masyvo naudojimas

Šiame pavyzdyje parodomi du erdvinio „NumPy“ masyvo kūrimo būdai. masyvo () funkcija buvo naudojama norint sukurti trimatį sveikųjų duomenų masyvą. Rand () funkcija buvo naudojama kuriant erdvinį plūduriuojančių duomenų masyvą. Tada spausdinimo () funkcija buvo naudojama abiejų matricų matmenims ir vertėms atspausdinti.

# Importuoti „NumPy“
importuoti numerį kaip np
# Naudodamiesi sąrašu sukurkite trimatį masyvą
threeArray1 = np.masyvas ([[[3, 6, 7], [7, 5, 9], [8, 5, 2]]])
# Sukurkite trimatį masyvą naudodami atsitiktines reikšmes
threeArray2 = np.atsitiktinis.randas (2, 4, 3)
# Spausdinkite abiejų masyvų matmenis
spausdinti ("Pirmojo masyvo matmuo:", threeArray1.ndim)
spausdinti ("Antrojo masyvo matmuo:", threeArray2.ndim)
# Spausdinkite abiejų masyvų reikšmes
spausdinti ("Pirmojo masyvo reikšmės yra: \ n", threeArray1)
spausdinti ("Antrojo masyvo reikšmės yra: \ n", threeArray2)

Rezultatas:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų. Išvestis rodo, kad abiejų masyvų matmuo yra 3. Abu masyvai buvo atspausdinti vėliau.

Išvada

Skirtingų tipų „NumPy“ masyvų kūrimas buvo paaiškintas šioje pamokoje naudojant kelis pavyzdžius. Tikiuosi, kad skaitytojai galės sukurti „NumPy“ masyvus, pasipraktikavę šios pamokos pavyzdžius.

„OpenTTD“ ir „Simutrans“
Sukurti savo transporto modeliavimą gali būti smagu, atpalaiduojanti ir be galo viliojanti. Štai kodėl jūs turite įsitikinti, kad išbandėte kuo daugia...
„OpenTTD“ pamoka
„OpenTTD“ yra vienas iš populiariausių verslo modeliavimo žaidimų. Šiame žaidime turite sukurti nuostabų transporto verslą. Tačiau pradėsite nuo mažda...
„SuperTuxKart“, skirta „Linux“
„SuperTuxKart“ yra puikus pavadinimas, sukurtas nemokamai suteikti „Mario Kart“ patirtį jūsų „Linux“ sistemoje. Tai gana sudėtinga ir smagu žaisti, yr...