Wprowadzenie do NumPy

创建 NumPy ndarray 对象

Odwróć ciąg znaków do utworzenia.

Wybieralne kursy numpy.ndarray Rekomendowane kursy: do utworzenia Tworzenie obiektu NumPy ndarray

Przykład

import numpy as np 
NumPy do przetwarzania macierzy. Obiekty macierzy w NumPy nazywane są
print(arr)
Możemy użyć

Uruchom przykład

Funkcja tworzy NumPy Obiekt. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(type(arr)) type(): Ta wbudowana funkcja Pythona informuje nas o typie obiektu przekazanego do niej. Jak w powyższym kodzie, wskazuje

arr do utworzeniajest numpy.ndarray Typ. do utworzenia, możemy przekazać listę, parę lub jakikolwiek inny obiekt podobny do tablicy

Przykład

array()

import numpy as np 
Metoda, po której zostanie ona przekształcona w
print(arr)

Uruchom przykład

ndarray

:

Utwórz NumPy macierz za pomocą pary:arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))

Wymiar macierzy

Wymiarami macierzy są poziomy głębokości (wewnętrznej tablicy).

Przykład

Wewnętrzna tablica:

import numpy as np
Oznacza to, że macierz jest tablicą elementów.
print(arr)

Uruchom przykład

1-wymiarowa macierz

Jej elementami są macierze 0-wymiarowe, nazywane jednowymiarowymi lub 1-wymiarowymi.

To najbardziej powszechna i podstawowa macierz.

Przykład

Utwórz 1-wymiarową macierz zawierającą wartości 1, 2, 3, 4, 5, 6:

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

Uruchom przykład

2-wymiarowa macierz

Jej elementami są macierze 1-wymiarowe, nazywane macierzą 2-wymiarową.

Zwykle używane do reprezentacji macierzy lub drugiej rzędu tensora.

NumPy ma pełny podmoduł dedykowany do obliczeń macierzowych numpy.mat.

Przykład

Utwórz 2-wymiarową macierz zawierającą dwie macierze z wartościami 1, 2, 3 oraz 4, 5, 6:

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

Uruchom przykład

3-wymiarowa macierz

Jej elementami są macierze 2-wymiarowe, nazywane macierzą 3-wymiarową.

Przykład

Utwórz macierz 3-wymiarową z dwóch 2-wymiarowych macierzy, które zawierają wartości 1, 2, 3 oraz 4, 5, 6:

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

Uruchom przykład

Sprawdź wymiar?

NumPy macierz oferuje ndim Atrybut, który zwraca liczbę całkowitą, informującą nas, ile wymiarów ma macierz.

Przykład

Sprawdź, ile wymiarów ma macierz:

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)

Uruchom przykład

Tablice wyższych wymiarów

Tablice mogą mieć dowolną liczbę wymiarów.

Podczas tworzenia tablicy można użyć ndmin Definicja parametrów wymiarów.

Przykład

Utwórz tablicę o 5 wymiarach i sprawdź, czy ma 5 wymiarów:

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

Uruchom przykład

W tym tablicy, najbliższa wymiar (5. dim) ma 4 elementy, 4. dim ma 1 element jako wektor, 3. dim ma 1 element jako macierz wektorów, 2. dim ma 1 element jako 3D tablicę, a 1. dim ma 1 element jako 4D tablicę.