12 NumPy операции за начинаещи

NumPy, което означава Numerical Python, е библиотека на Python, използвана предимно за работа с масиви и за извършване на голямо разнообразие от математически операции върху тях. Това е основната библиотека за научни изчисления в Python. NumPy често се използва с други библиотеки на Python, свързани с науката за данни, като SciPy, Pandas и Matplotlib.

В тази статия ще научите как да изпълнявате 12 основни операции с помощта на NumPy.

Използване на тези примери на NumPy

Можете да изпълните примерите в тази статия, като въведете кода директно в интерпретатора на python. Стартирайте го в интерактивен режим от командния ред, за да направите това.

Можете също така да получите достъп до файл на Notebook на Python, съдържащ пълния изходен код от това хранилище на GitHub.

1. Как да импортирате NumPy като np и да отпечатате номера на версията

Трябва да използвате внос ключова дума за импортиране на всяка библиотека в Python. NumPy обикновено се внася под np псевдоним. С този подход можете да се обърнете към пакета NumPy като np вместо буца.

внос numpy като np
печат (np .__ версия__)

Изход:

1.20.1

2. Как да създадете NumPy ndarray обект

Обектът на масива в NumPy се извиква ndarray. Можете да създадете NumPy ndarray обект, използващ масив () метод. The масив () метод приема списък, кортеж или обект, подобен на масив.

Използване на кортеж за създаване на NumPy масив

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

Изход:

масив ([23, 32, 65, 85])

Използване на списък за създаване на NumPy масив

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

Изход:

масив ([43, 23, 75, 15])

3. Как да създадете 0D, 1D, 2D, 3D и N-измерни NumPy масиви

0D масиви

Всеки елемент от масив е 0D масив.

arrObj = np.array (21)
arrObj

Изход:

масив (21)

1D масиви

Масивите, които имат 0D масиви като свои елементи, се наричат ​​1D масиви.

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

Изход:

масив ([43, 23, 75, 15])

2D масиви

Масивите, които имат 1D масиви като свои елементи, се наричат ​​2D масиви.

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

Изход:

масив ([[12, 43, 21],
[67, 32, 98]])

3D масиви

Масиви, които имат 2D масиви (матрици) като свои елементи, се наричат ​​3D масиви.

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

Изход:

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

n-мерни масиви

Можете да създадете масив от всяко измерение, като използвате ndmin аргумент.

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

Изход:

масив ([[[[[[23, 22, 65, 44]]]]])

4. Как да проверите размерите на масив

Можете да намерите размерите на масив с помощта на ndim атрибут.

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

Изход:

0
1
2
3

5. Как да получите достъп до елементите на 1D, 2D и 3D масиви

Можете да получите достъп до елемент от масив, като използвате индексния му номер. За 2D и 3D масиви трябва да използвате цели числа, разделени със запетая, представляващи индекса на всяко измерение.

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

Изход:

75
21
23

Забележка: NumPy масивите също поддържат отрицателно индексиране.

Свързани: Защо Python е езикът за програмиране на бъдещето

6. Как да проверите типа данни на обекта NumPy Array

Можете да проверите типа данни на обекта NumPy масив, като използвате dtype Имот.

arrObj1 = np.array ([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.array ([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
arrObj3 = np.array (['Добре дошли', 'до', 'MUO'])
печат (arrObj1.dtype)
печат (arrObj2.dtype)
печат (arrObj3.dtype)

Изход:

int32
float64

Забележка:

NumPy използва следните символи за представяне на вградените типове данни:

• i - цяло число (подписано)
• b - логическо
• O - обект
• S - низ
• u - цяло число без знак
• f - поплавък
• c - сложен поплавък
• m - timedelta
• M - дата и час
• U - низ от Unicode
• V - необработени данни (невалидни)

7. Как да промените типа данни на NumPy масив

Можете да промените типа данни на масив NumPy, като използвате astype (тип_данни) метод. Този метод приема типа данни като параметър и създава ново копие на масива. Можете да посочите типа на данните, като използвате символи като 'b' за булева стойност, 'i' за цяло число, 'f' за плаващо и т.н.

Преобразуване на цяло число в плаващ масив

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

Изход:

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

Конвертиране на поплавъчен масив в целочислен масив

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

Изход:

масив ([1, 6, 3, 9], dtype = int32)

Свързани: Идеи за проекти на Python, подходящи за начинаещи

8. Как да копирате NumPy масив в друг масив

Можете да копирате масив NumPy в друг масив с помощта на np.copy () функция. Тази функция връща масивно копие на дадения обект.

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

Изход:

масив ([43, 23, 75, 15])

9. Как да намерим формата на NumPy масив

Формата на масив се отнася до броя на елементите във всяко измерение. Можете да намерите формата на масив с помощта на форма атрибут. Той връща кортеж, чиито елементи дават дължините на съответните размери на масива.

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

Изход:

(2, 3)

Свързани: Как да изградим API в Python: Най -популярните рамки

10. Как да промените NumPy масив

Преобразуването на масив означава промяна на неговата форма. Обърнете внимание, че не можете да прекроите масив до произволна форма. Броят на елементите, необходими за прекрояване, трябва да бъде еднакъв и в двете форми.

arrObj = np.array ([43, 23, 75, 15, 34, 45])
reshapedArr = arrObj.reshape (2, 3)
прекроенАрр

Изход:

масив ([[43, 23, 75],
[15, 34, 45]])

В горния пример 1D масив е прекроен в 2D масив.

11. Как да изравним NumPy масив

Изравняването на масив означава преобразуване на многоизмерен масив в 1D масив. Можете да изравните масив с помощта преоформяне (-1).

arrObj = np.array ([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
сплесканArr = arrObj.reshape (-1)
сплесканАрр

Изход:

масив ([12, 43, 21, 67, 32, 98])

Забележка: Можете също така да изравните масив, като използвате други методи като numpy.ndarray.flatten () и numpy.ravel ().

12. Как да сортирате NumPy масив

Можете да сортирате масив NumPy с помощта на numpy.sort () функция.

Сортиране на 1D масив от цели числа

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

Изход:

масив ([15, 23, 43, 75])

Сортиране на 1D масив от низове

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

Изход:

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

Сортиране на 2D масив от цели числа

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

Изход:

масив ([[12, 21, 43], [32, 67, 98]])

Направете кода си здрав, като използвате вградени методи и функции

Python е един от най -популярните езици за програмиране. Използва се в различни области като уеб разработка, научни и цифрови приложения, разработка на софтуер и разработка на игри. Винаги е добре да знаете за вградените методи и функции в Python. Те могат да съкратят кода ви и да повишат неговата ефективност.

20 функции на Python, които трябва да знаете

Стандартната библиотека на Python съдържа много функции, които да ви помогнат при задачите ви по програмиране. Научете за най -полезния и създайте по -здрав код.

Прочетете Напред

За автора