Jadwal kelas

Panduan Python

• Panduan Python
• Pengenalan Python
• Masuk ke Python
• Syarat Python
• Komentar Python
• Variabel Python
• Tipe Data Python
• Angka Python
• Casting Python
• String Python
• Boolean Python
• Operator Python
• Daftar Python
• Tupel Python
• Koleksi Python
• Dikti Python
• If Else Python
• Pengulangan While Python
• Pengulangan For Python
• Fungsi Python
• Lambda Python
• Array Python
• Kelas / objek Python
• Penerus Python
• Iterasi Python
• Dalam lingkungan Python
• Modul Python
• Tanggal Python
• JSON Python
• RegEx Python
• PIP Python
• Try Except Python
• Input perintah Python
• Pemformatan String Python

Pemrosesan file

• Buka Berkas Python
• Baca Berkas Python
• Tulis / buat file Python
• Hapus Berkas Python

Python NumPy

• Pengenalan NumPy
• Masuk ke NumPy
• Membuat Array NumPy
• Indeks Array NumPy
• Potong Array NumPy
• Tipe Data NumPy
• Salinan/View NumPy
• Bentuk Array NumPy
• Ukuran Array NumPy
• Iterasi Array NumPy
• Koneksi Array NumPy
• Pemecahan Array NumPy
• Pencarian Array NumPy
• Pengurutan Array NumPy
• Pemfilteran Array NumPy
• Acak NumPy
• ufunc NumPy

Pemeliharaan mesin

• Masuk
• Model median rata-rata
• Standard deviasi
• Pengilangan persen
• Distribusi data
• Distribusi data normal
• Garis puncak
• Regresi linier
• Regresi polinomial
• Regresi berbanyak
• Skala
• Pelatihan / pengujian
• Pohon keputusan

Python MySQL

• Masuk MySQL
• Buat pangkalan data MySQL
• Buat tabel MySQL
• Sisipkan MySQL
• Pilih MySQL
• Di mana MySQL
• Susun MySQL
• Buang MySQL
• Buang tabel MySQL
• Ubah MySQL
• Limit MySQL
• Join MySQL

Python MongoDB

• Masuk MongoDB
• Buat pangkalan data MongoDB
• Buat koleksi MongoDB
• Sisipkan MongoDB
• Cari MongoDB
• Pemintaan MongoDB
• Susun MongoDB
• Buang MongoDB
• Buang koleksi MongoDB
• Ubah MongoDB
• Limit MongoDB

Panduan Referensi Python

• Ringkasan referensi Python
• Fungsi baku Python
• Cara string Python
• Cara senarai Python
• Cara kamus Python
• Cara tuple Python
• Cara pengumpulan Python
• Cara file Python
• Kata kunci Python

Panduan referensi modul

• Modul acak
• Modul permintaan

Python Bagaimana untuk

• Buang pasangan duplikat dalam senarai
• 反转字符串

Contoh Python

• Contoh Python
• Ujian Python

Balikkan string

Kursus pilihan

• Kotak Cukur CodeW3C.com

Perekomendan kursus:

Membuat objek NumPy ndarray ndarray.

NumPy untuk mengolah array. Objek array di NumPy disebut array() Kami dapat menggunakan ndarray Fungsi ini membuat NumPy

Contoh

import numpy as np 
objek.
print(arr)
print(type(arr))

Jalankan Contoh

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

untuk dibuat ndarray, kami dapat mentransfer daftar, tuple, atau objek yang mirip dengan array ke array() Metode, lalu dia akan diubah ke ndarray:

Contoh

Membuat array NumPy menggunakan tuple:

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

Jalankan Contoh

Dimensi array

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

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

Membuat 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 biasa dan dasar.

Contoh

Membuat array 1-D yang mengandung 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 yang khusus untuk operasi matriks. numpy.mat.

Contoh

Membuat array 2-D yang mengandung 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

Membuat array 3-D dengan menggunakan dua array 2-D, kedua array ini mengandung 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, yang 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 sejumlah dimensi yang berbeda.

Dalam membangun array, dapat digunakan ndmin Definisi Parameter Dimensi.

Contoh

Buat array dengan 5 dimensi dan verifikasi apakah 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 yang adalah array 4D.

Peralatan

Panduan Referensi Python

Contoh Python

Ujian Python

Pautan Pempromosikan