Jadwal pelajaran

Panduan Python

• Panduan Python
• Ringkasan Python
• Masuk Ke Python
• Syntax Python
• Komentar Python
• Variabel Python
• Tipe Data Python
• Angka Python
• Pemangkasan Python
• String Python
• Boolean Python
• Operator Python
• Daftar Python
• Tupel Python
• Koleksi Python
• Dikumpulkan Python
• If Else Python
• Perulangan While Python
• Perulangan For Python
• Fungsi Python
• Lambda Python
• Array Python
• Kelas/objek Python
• Penerus Python
• Iterasi Python
• D域 Python
• Modul Python
• Tanggal Python
• JSON Python
• RegEx Python
• PIP Python
• Try Except Python
• Masukan perintah Python
• Format String Python

Pemrosesan berkas

• Buka Berkas Python
• Baca Berkas Python
• Penulisan/pendirian berkas Python
• Hapus Berkas Python

Python NumPy

• Ringkasan NumPy
• Masuk Ke NumPy
• Membuat Array NumPy
• Indeks Array NumPy
• Potong Array NumPy
• Tipe Data NumPy
• Kopie/View NumPy
• Bentuk Array NumPy
• Meresisi Array NumPy
• Iterasi Array NumPy
• Gabungkan Array NumPy
• Pemecahan Array NumPy
• Pencarian Array NumPy
• Pengurutan Array NumPy
• Pemfilteran Array NumPy
• Acak NumPy
• ufunc NumPy

Pemrosesan mesin

• Masuk
• Mode median rata-rata
• Deviasi standar
• Penasihat persen
• Distribusi data
• Distribusi data normal
• Garis bujur
• Regresi linear
• Regresi polinomial
• Regresi polinomial
• Skalakan
• Pelatihan/tes
• Pohon keputusan

Python MySQL

• Masuk MySQL
• Buat Database MySQL
• Buat Table MySQL
• Insert MySQL
• Select MySQL
• Where MySQL
• Order By MySQL
• Delete MySQL
• Drop Table MySQL
• Update MySQL
• Limit MySQL
• Join MySQL

Python MongoDB

• Masuk MongoDB
• Buat database MongoDB
• Buat koleksi MongoDB
• Insert MongoDB
• Find MongoDB
• Query MongoDB
• Urutkan MongoDB
• Delete MongoDB
• Hapus koleksi MongoDB
• Update MongoDB
• Limit MongoDB

Panduan Referensi Python

• Ringkasan referensi Python
• Fungsi bawaan Python
• Metode string Python
• Metode daftar Python
• Metode kamus Python
• Metode tuple Python
• Metode koleksi Python
• Metode berkas Python
• Kata kunci Python

Panduan referensi modul

• Modul acak
• Modul permintaan

Python How To

• Hapus item berulang dalam daftar
• Balik kata

Python Contoh

• Python Contoh
• Pertanyaan Python

Kuliah pilihan

Rekomendasi kuliah:

• Panduan CodeW3C.com

membuat objek NumPy ndarray

NumPy untuk mengolah array. Objek array di NumPy disebut ndarray.

Kami dapat menggunakan array() Fungsi ini membuat NumPy ndarray objek.

Contoh

import numpy as np 
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))

Jalankan Contoh

type(): Fungsi Python bawaan ini memberitahu tipe objek yang disampaikan kepadanya. Seperti kode di atas, ia menunjukkan arr adalah numpy.ndarray tipe.

untuk dibuat ndarrayKami dapat mentransfer daftar, tuple, atau obyek yang mirip dengan array ke array() metode, lalu ia akan diubah menjadi ndarray:

Contoh

Membuat array NumPy dengan menggunakan tuple:

import numpy as np 
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)

Jalankan Contoh

Dimensi dalam array

Dimensi dalam array adalah tingkat dari kedalaman array (array terkubur) satu tingkat.

Array terkubur:Merupakan referensi untuk array yang digunakan sebagai elemen.

Array 0-D

Array 0-D, atau scalar (Skalar), adalah elemen dalam array. Setiap nilai dalam array adalah array 0-D.

Contoh

Buat array 0-D dengan nilai 61:

import numpy as np
arr = np.array(61)
print(arr)

Jalankan Contoh

Array 1-D

Elemennya adalah array 0-D, disebut satu dimensi atau 1-D.

Ini adalah yang paling sering dan dasar.

Contoh

Buat array 1-D yang berisi nilai 1, 2, 3, 4, 5, 6:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(arr)

Jalankan Contoh

Array 2-D

Elemennya adalah array 1-D, disebut array 2-D.

Mereka biasanya digunakan untuk mewakili matriks atau tensornya.

NumPy memiliki submodul penuh khusus untuk operasi matriks numpy.mat.

Contoh

Buat array 2-D yang berisi nilai 1, 2, 3 dan 4, 5, 6:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

Jalankan Contoh

Array 3-D

Elemennya adalah array 2-D, disebut array 3-D.

Contoh

Buat array 3-D dengan menggunakan dua array 2-D, kedua array ini berisi nilai 1, 2, 3 dan 4, 5, 6:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)

Jalankan Contoh

Periksa dimensi?

NumPy array menyediakan ndim Atribut, atribut ini mengembalikan bilangan bulat, bilangan bulat ini akan memberitahu berapa dimensi array.

Contoh

Periksa berapa dimensi array:

import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim) 
print(b.ndim) 
print(c.ndim) 
print(d.ndim)

Jalankan Contoh

Array Dimensi yang Lebih Tinggi

Array dapat memiliki jumlah dimensi yang berbagai macam.

Dalam mengbuat array, dapat digunakan ndmin Definisi Parameter Dimensi.

Contoh

Buat array dengan 5 dimensi dan verifikasi bahwa ia memiliki 5 dimensi:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('jumlah dimensi :', arr.ndim)

Jalankan Contoh

Dalam array ini, dim yang paling dalam (dim ke 5) memiliki 4 elemen, dim ke 4 memiliki 1 elemen sebagai vektor, dim ke 3 memiliki 1 elemen yang adalah matriks dengan vektor, dim ke 2 memiliki 1 elemen yang adalah array 3D, dan dim ke 1 memiliki 1 elemen, elemen ini adalah array 4D.

Alat Kesehatan

Panduan Referensi Python

Python Contoh

Pertanyaan Python

Tautan Pembanding