12 NumPy toimingut algajatele

NumPy, mis tähistab Numerical Python, on Pythoni raamatukogu, mida kasutatakse peamiselt massiividega töötamiseks ja mitmesuguste matemaatiliste toimingute tegemiseks. See on Pythoni teadusliku andmetöötluse põhiteek. NumPy kasutatakse sageli koos teiste andmeteadusega seotud Pythoni raamatukogudega, nagu SciPy, Pandas ja Matplotlib.

Sellest artiklist saate teada, kuidas teha 12 põhitoimingut NumPy abil.

Nende NumPy näidete kasutamine

Selle artikli näiteid saate käivitada, sisestades koodi otse pythonitõlki. Selleks käivitage see interaktiivses režiimis käsurealt.

Samuti pääsete juurde Pythoni sülearvuti failile, mis sisaldab täielikku lähtekoodi see GitHubi hoidla.

1. Kuidas importida NumPy np -na ja printida versiooninumber

Peate kasutama import märksõna, et importida Pythonis kogu. NumPy imporditakse tavaliselt np teise nimega. Selle lähenemisviisi korral saate viidata NumPy paketile kui np selle asemel numpy.

import numpy np -na
print (np .__ versioon__)

Väljund:

1.20.1

2. Kuidas luua NumPy ndarray objekti

Massiiviobjekti NumPy -s nimetatakse ndarray. Saate luua NumPy ndarray objekti kasutades massiiv () meetod. The massiiv () meetod aktsepteerib loendit, tuppi või massiivitaolist objekti.

Tuple'i kasutamine NumPy massiivi loomiseks

arrObj = np.massiiv ((23, 32, 65, 85))
arrObj

Väljund:

massiiv ([23, 32, 65, 85])

Loendi kasutamine NumPy massiivi loomiseks

arrObj = np.massiiv ([43, 23, 75, 15])
arrObj

Väljund:

massiiv ([43, 23, 75, 15])

3. Kuidas luua 0D, 1D, 2D, 3D ja N-mõõtmelisi NumPy massiive

0D massiivid

Massiivi iga element on 0D massiiv.

arrObj = np.massiiv (21)
arrObj

Väljund:

massiiv (21)

1D massiivid

Massiive, mille elementideks on 0D massiivid, nimetatakse 1D massiivideks.

arrObj = np.massiiv ([43, 23, 75, 15])
arrObj

Väljund:

massiiv ([43, 23, 75, 15])

2D massiivid

Massiive, mille elementideks on 1D -massiivid, nimetatakse 2D -massiivideks.

arrObj = np.massiiv ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj

Väljund:

massiiv ([[12, 43, 21],
[67, 32, 98]])

3D -massiivid

Massiive, mille elementideks on 2D -maatriksid (maatriksid), nimetatakse 3D -massiivideks.

arrObj = np.massiiv ([[[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
arrObj

Väljund:

massiiv ([[[[23, 45, 22],
[45, 76, 23]],
[[67, 23, 56],
[12, 76, 63]]])

n-mõõtmete massiivid

Saate luua mis tahes mõõtmetega massiivi, kasutades ndmin vaidlus.

arrObj = np.massiiv ([23, 22, 65, 44], ndmin = 5)
arrObj

Väljund:

massiiv ([[[[[23, 22, 65, 44]]]]]

4. Kuidas kontrollida massiivi mõõtmeid

Massiivi mõõtmed leiate nupu abil ndim atribuut.

arrObj1 = np.massiiv (21)
arrObj2 = np.massiiv ([43, 23, 75, 15])
arrObj3 = np.massiiv ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj4 = np.massiiv [[[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
print (arrObj1.ndim)
print (arrObj2.ndim)
print (arrObj3.ndim)
print (arrObj4.ndim)

Väljund:

0
1
2
3

5. Kuidas pääseda juurde 1D, 2D ja 3D massiivide elementidele

Massiivielemendile pääsete juurde selle indeksinumbri abil. 2D- ja 3D-massiivide puhul peate kasutama komaga eraldatud täisarvu, mis esindavad iga dimensiooni indeksit.

arrObj1 = np.massiiv ([43, 23, 75, 15])
arrObj2 = np.massiiv ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj3 = np.massiiv ([[[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
print (arrObj1 [2])
print (arrObj2 [0, 2])
print (arrObj3 [0, 1, 2])

Väljund:

75
21
23

Märge: NumPy massiivid toetavad ka negatiivset indekseerimist.

Seotud: Miks on Python tuleviku programmeerimiskeel?

6. Kuidas kontrollida NumPy massiivi objekti andmetüüpi

Saate kontrollida NumPy massiivi objekti andmetüüpi, kasutades dtype vara.

arrObj1 = np.massiiv ([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.massiiv ([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
arrObj3 = np.array (['Tere tulemast', 'kuni', 'MUO'])
print (arrObj1.dtype)
print (arrObj2.dtype)
print (arrObj3.dtype)

Väljund:

int32
ujuk64

Märge:

NumPy kasutab sisseehitatud andmetüüpide tähistamiseks järgmisi märke:

• i - täisarv (allkirjastatud)
• b - loogiline
• O - objekt
• S - string
• u - allkirjata täisarv
• f - ujuk
• c - keeruline ujuk
• m - ajastatud delta
• M - kuupäev ja kellaaeg
• U - unicode string
• V - algandmed (tühised)

7. Kuidas muuta NumPy massiivi andmetüüpi

NumPy massiivi andmetüüpi saate muuta, kasutades astype (andmete_tüüp) meetod. See meetod aktsepteerib andmetüüpi parameetrina ja loob massiivist uue koopia. Andmetüübi saate määrata tähemärkide abil, näiteks „b”, täisarv, „i”, ujuk jne.

Täisarvulise massiivi teisendamine ujuvmassiiviks

arrObj = np.massiiv ([43, 23, 75, 15])
floatArr = arrObj.astype ('f')
floatArr

Väljund:

massiiv ([43., 23., 75., 15.], dtype = float32)

Ujuvmassiivi teisendamine täisarvuliseks massiiviks

arrObj = np.massiiv ([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
intArr = arrObj.astype ('i')
intArr

Väljund:

massiiv ([1, 6, 3, 9], dtype = int32)

Seotud: Algajatele sobivad Pythoni projektiideed

8. Kuidas kopeerida NumPy massiivi teise massiivi

Saate kopeerida NumPy massiivi teise massiivi, kasutades np.copy () funktsiooni. See funktsioon tagastab antud objekti massiivkoopia.

oldArr = np.array ([43, 23, 75, 15])
newArr = np.copy (vanaArr)
uusArr

Väljund:

massiiv ([43, 23, 75, 15])

9. Kuidas leida NumPy massiivi kuju

Massiivi kuju viitab elementide arvule igas dimensioonis. Massiivi kuju leiate nupu abil kuju atribuut. See tagastab tüübi, mille elemendid annavad massiivi vastavate mõõtmete pikkused.

arrObj = np.massiiv ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj.shape

Väljund:

(2, 3)

Seotud: Kuidas luua API -sid Pythonis: kõige populaarsemad raamistikud

10. Kuidas NumPy massiivi ümber kujundada

Massiivi ümberkujundamine tähendab selle kuju muutmist. Pange tähele, et massiivi ei saa suvaliseks kujundiks ümber kujundada. Ümberkujundamiseks vajalike elementide arv peab olema mõlemal kujul sama.

arrObj = np.massiiv ([43, 23, 75, 15, 34, 45])
reshapedArr = arrObj.reshape (2, 3)
ümber kujundatudArr

Väljund:

massiiv ([[43, 23, 75],
[15, 34, 45]])

Ülaltoodud näites kujundatakse 1D massiiv ümber 2D massiiviks.

11. Kuidas tasandada NumPy massiivi

Massiivi tasandamine tähendab mitmemõõtmelise massiivi teisendamist 1D -massiiviks. Massiivi saate tasandada, kasutades ümber kujundama (-1).

arrObj = np.massiiv ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
lamestatudArr = arrObj.reshape (-1)
lapikArr

Väljund:

massiiv ([12, 43, 21, 67, 32, 98])

Märge: Võite massiivi lamestada ka muude meetoditega, näiteks numpy.ndarray.flatten () ja numpy.ravel ().

12. Kuidas NumPy massiivi sorteerida

NumPy massiivi saate sortida, kasutades numpy.sort () funktsiooni.

1D täisarvude massiivi sorteerimine

arrObj = np.massiiv ([43, 23, 75, 15])
np.sort (arrObj)

Väljund:

massiiv ([15, 23, 43, 75])

1D stringide massiivi sorteerimine

arrObj = np.array (["Python", "JavaScript", "Solidity", "Golang"])
np.sort (arrObj)

Väljund:

massiiv (['Golang', 'JavaScript', 'Python', 'Solidity'], dtype = '

Täisarvude 2D massiivi sorteerimine

arrObj = np.massiiv ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
np.sort (arrObj)

Väljund:

massiiv ([[12, 21, 43], [32, 67, 98]])

Muutke oma kood jõuliseks, kasutades sisseehitatud meetodeid ja funktsioone

Python on üks populaarsemaid programmeerimiskeeli. Seda kasutatakse erinevates valdkondades, nagu veebiarendus, teaduslikud ja numbrilised rakendused, tarkvaraarendus ja mängude arendamine. Alati on hea teada Pythoni sisseehitatud meetoditest ja funktsioonidest. Need võivad teie koodi lühendada ja selle tõhusust suurendada.

20 Pythoni funktsiooni, mida peaksite teadma

Pythoni standardraamatukogu sisaldab programmeerimisülesannete täitmiseks palju funktsioone. Lugege kõige kasulikuma kohta ja looge tugevam kood.

Loe edasi

Autori kohta