12 NumPy operacija za početnike

NumPy, koji označava Numerical Python, Python je knjižnica koja se prvenstveno koristi za rad s nizovima i izvođenje raznih matematičkih operacija nad njima. To je temeljna knjižnica za znanstveno računanje u Pythonu. NumPy se često koristi s drugim Python knjižnicama vezanim uz znanost o podacima, poput SciPy -a, Pandas -a i Matplotliba.

U ovom ćete članku naučiti kako izvesti 12 osnovnih operacija pomoću programa NumPy.

Korištenje ovih primjera NumPy

Primjere u ovom članku možete pokrenuti unosom koda izravno u interpreter pythona. Pokrenite ga u interaktivnom načinu rada, iz naredbenog retka, da biste to učinili.

Također možete pristupiti datoteci bilježnice Python koja sadrži cijeli izvorni kod iz ovo spremište GitHub.

1. Kako uvesti NumPy kao np i ispisati broj verzije

Morate koristiti uvoz ključna riječ za uvoz bilo koje knjižnice u Pythonu. NumPy se obično uvozi pod np alias. S ovim pristupom, paket NumPy možete nazvati kao np umjesto numpy.

uvoz numpy kao np
ispis (np .__ verzija__)

Izlaz:

1.20.1

2. Kako stvoriti NumPy ndarray objekt

Objekt niza u NumPy se naziva ndarray. Možete stvoriti NumPy ndarray objekt pomoću niz () metoda. The niz () method prihvaća popis, tuple ili objekt nalik nizu.

Korištenje torke za stvaranje NumPy niza

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

Izlaz:

niz ([23, 32, 65, 85])

Korištenje popisa za stvaranje NumPy niza

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

Izlaz:

niz ([43, 23, 75, 15])

3. Kako stvoriti 0D, 1D, 2D, 3D i N-dimenzionalne NumPy nizove

0D nizovi

Svaki element niza je 0D niz.

arrObj = np.masa (21)
arrObj

Izlaz:

niz (21)

1D nizovi

Nizovi koji imaju 0D nizove kao elemente nazivaju se 1D nizovi.

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

Izlaz:

niz ([43, 23, 75, 15])

2D nizovi

Nizovi koji imaju 1D nizove kao elemente nazivaju se 2D nizovi.

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

Izlaz:

niz ([[12, 43, 21],
[67, 32, 98]])

3D nizovi

Nizovi koji imaju 2D nizove (matrice) kao svoje elemente nazivaju se 3D nizovi.

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

Izlaz:

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

n-dimenzionalni nizovi

Možete stvoriti niz bilo koje dimenzije pomoću ndmin argument.

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

Izlaz:

niz ([[[[[[23, 22, 65, 44]]]]])

4. Kako provjeriti dimenzije niza

Dimenzije niza možete pronaći pomoću ndim atribut.

arrObj1 = np.mat (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]]])
ispis (arrObj1.ndim)
ispis (arrObj2.ndim)
ispis (arrObj3.ndim)
ispis (arrObj4.ndim)

Izlaz:

0
1
2
3

5. Kako pristupiti elementima 1D, 2D i 3D nizova

Elementu niza možete pristupiti pomoću njegovog indeksnog broja. Za 2D i 3D nizove morate koristiti cijele brojeve odvojene zarezima koji predstavljaju indeks svake dimenzije.

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

Izlaz:

75
21
23

Bilješka: NumPy nizovi također podržavaju negativno indeksiranje.

Povezano: Zašto je Python programski jezik budućnosti

6. Kako provjeriti vrstu podataka objekta NumPy polja

Tip podataka objekta NumPy polja možete provjeriti pomoću dtype imovine.

arrObj1 = np.array ([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.masa ([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
arrObj3 = np.array (['Dobrodošli', 'za', 'MUO'])
ispis (arrObj1.dtype)
ispis (arrObj2.dtype)
ispis (arrObj3.dtype)

Izlaz:

int32
float64

Bilješka:

NumPy koristi sljedeće znakove za predstavljanje ugrađenih vrsta podataka:

• i - cijeli broj (s potpisom)
• b - boolean
• O - objekt
• S - niz
• u - cijeli broj bez znaka
• f - plovak
• c - složeni plovak
• m - timedelta
• M - datum i vrijeme
• U - niz unicode
• V - neobrađeni podaci (ništavno)

7. Kako promijeniti vrstu podataka NumPy niza

Tip podataka NumPy niza možete promijeniti pomoću astype (data_type) metoda. Ova metoda prihvaća tip podataka kao parametar i stvara novu kopiju niza. Tip podataka možete odrediti pomoću znakova poput 'b' za boolean, 'i' za cijeli broj, 'f' za float itd.

Pretvaranje cijelog broja u plutajući niz

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

Izlaz:

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

Pretvaranje plutajućeg niza u cijeli broj

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

Izlaz:

niz ([1, 6, 3, 9], dtype = int32)

Povezano: Ideje za Python projekte prikladne za početnike

8. Kako kopirati NumPy niz u drugi niz

NumPy niz možete kopirati u drugi niz pomoću np.copy () funkcija. Ova funkcija vraća kopiju niza danog objekta.

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

Izlaz:

niz ([43, 23, 75, 15])

9. Kako pronaći oblik NumPy niza

Oblik niza odnosi se na broj elemenata u svakoj dimenziji. Oblik niza možete pronaći pomoću oblik atribut. Vraća tuple čiji elementi daju duljine odgovarajućih dimenzija niza.

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

Izlaz:

(2, 3)

Povezano: Kako izgraditi API -je u Pythonu: Najpopularniji okviri

10. Kako preoblikovati NumPy niz

Preoblikovanje niza znači promjenu njegovog oblika. Imajte na umu da ne možete preoblikovati niz u proizvoljan oblik. Broj elemenata potrebnih za preoblikovanje mora biti isti u oba oblika.

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

Izlaz:

niz ([[43, 23, 75],
[15, 34, 45]])

U gornjem primjeru 1D niz se preoblikuje u 2D niz.

11. Kako poravnati NumPy niz

Izravnavanje niza znači pretvaranje višedimenzionalnog niza u 1D niz. Niz možete poravnati pomoću preoblikovati (-1).

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

Izlaz:

niz ([12, 43, 21, 67, 32, 98])

Bilješka: Također možete poravnati niz pomoću drugih metoda, poput numpy.ndarray.flatten () i numpy.ravel ().

12. Kako razvrstati NumPy niz

NumPy niz možete sortirati pomoću numpy.sort () funkcija.

Sortiranje 1D niza cijelih brojeva

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

Izlaz:

niz ([15, 23, 43, 75])

Sortiranje 1D niza nizova

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

Izlaz:

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

Sortiranje 2D niza cijelih brojeva

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

Izlaz:

niz ([[12, 21, 43], [32, 67, 98]])

Učinite svoj kôd robusnim pomoću ugrađenih metoda i funkcija

Python je jedan od najpopularnijih programskih jezika. Koristi se u različitim domenama kao što su web razvoj, znanstvene i numeričke aplikacije, razvoj softvera i razvoj igara. Uvijek je dobro znati o ugrađenim metodama i funkcijama u Pythonu. Mogu skratiti vaš kôd i povećati njegovu učinkovitost.

20 Python funkcija koje trebate znati

Standardna knjižnica Python sadrži mnoge funkcije koje vam pomažu u programskim zadacima. Saznajte o najkorisnijem i stvorite robusniji kod.

Pročitajte Dalje

O autoru