Introdução ao NumPy

criar objeto ndarray NumPy

O NumPy é usado para manipular arrays. O objeto de array no NumPy é chamado de ndarray.

Podemos usar array() Função cria um array NumPy ndarray objeto.

Exemplo

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

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type(): Essa função integrada do Python nos informa o tipo do objeto passado para ela. Como no código acima, ele indica arr é numpy.ndarray tipo.

para criar ndarrayPodemos passar uma lista, tupla ou qualquer objeto semelhante a um array para array() Método, então ele será convertido para ndarray:

Exemplo

Crie um array NumPy usando um tupla:

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

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Dimensão do array

A dimensão do array é um nível de profundidade do array aninhado (arrays encaixados).

Array aninhado:Refere-se a um array que contém arrays como elementos.

Array 0-D

Array 0-D, ou escalar (Scalars), são os elementos do array. Cada valor no array é um array 0-D.

Exemplo

Crie um array 0-D usando o valor 61:

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

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Array 1-D

Seus elementos são arrays 0-D, chamados de umidimensional ou 1-D.

Este é o mais comum e básico dos arrays.

Exemplo

Crie um array 1-D contendo os valores 1, 2, 3, 4, 5, 6:

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

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Array 2-D

Seus elementos são arrays 1-D, chamados de arrays 2-D.

Eles são geralmente usados para representar matrizes ou tensores de ordem dois.

O NumPy possui um submódulo completo dedicado a operações de matriz numpy.mat.

Exemplo

Crie um array 2-D contendo os valores 1, 2, 3 e 4, 5, 6:

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

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Array 3-D

Seus elementos são arrays 2-D, chamados de arrays 3-D.

Exemplo

Crie um array 3-D usando dois arrays 2-D, ambos contendo os valores 1, 2, 3 e 4, 5, 6:

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

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Verificar a dimensão?

O NumPy array oferece ndim A propriedade, que retorna um inteiro, nos informa quantas dimensões o array tem.

Exemplo

Verifique a dimensão do 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)

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Arrays de dimensões mais altas

Os arrays podem ter qualquer número de dimensões.

Ao criar arrays, você pode usar ndmin Definição de Parâmetros

Exemplo

Crie um array com 5 dimensões e verifique se ele possui 5 dimensões:

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

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Neste array, a dimensão mais interna (a 5ª dim) tem 4 elementos, a 4ª dim tem 1 elemento como vetor, a 3ª dim tem 1 elemento que é uma matriz com o vetor, a 2ª dim tem 1 elemento que é um array 3D, e a 1ª dim tem 1 elemento que é um array 4D.