12 Operații NumPy pentru începători

NumPy, care înseamnă Numerical Python, este o bibliotecă Python utilizată în principal pentru lucrul cu tablouri și pentru a efectua o mare varietate de operații matematice pe ele. Este biblioteca de bază pentru calcul științific în Python. NumPy este adesea utilizat cu alte biblioteci Python legate de știința datelor, cum ar fi SciPy, Pandas și Matplotlib.

În acest articol, veți afla cum să efectuați 12 operații de bază folosind NumPy.

Utilizarea acestor exemple NumPy

Puteți rula exemplele din acest articol introducând codul direct în interpretul python. Lansați-l în modul interactiv, din linia de comandă, pentru a face acest lucru.

De asemenea, puteți accesa un fișier Python Notebook care conține codul sursă complet de la acest depozit GitHub.

1. Cum să importați NumPy ca np și să imprimați numărul versiunii

Trebuie să utilizați import cuvânt cheie pentru a importa orice bibliotecă din Python. NumPy este de obicei importat sub np alias. Cu această abordare, puteți face referire la pachetul NumPy ca np in loc de neclintit.

import numpy ca np
print (np .__ versiunea__)

Ieșire:

1.20.1

2. Cum să creați un obiect NumPy ndarray

Se numește obiectul matrice din NumPy ndarray. Puteți crea NumPy ndarray obiect folosind array () metodă. The array () metoda acceptă o listă, un tuplu sau un obiect asemănător matricei.

Utilizarea unui tuplu pentru a crea o matrice NumPy

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

Ieșire:

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

Utilizarea unei liste pentru a crea o matrice NumPy

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

Ieșire:

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

3. Cum se creează matrice numerice 0D, 1D, 2D, 3D și N-dimensionale

0D Matrice

Fiecare element al unui tablou este un tablou 0D.

arrObj = np.array (21)
arrObj

Ieșire:

matrice (21)

Matrice 1D

Tablourile care au matrice 0D ca elemente se numesc matrice 1D.

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

Ieșire:

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

Matrice 2D

Matricele care au matrici 1D ca elemente ale lor se numesc matrici 2D.

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

Ieșire:

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

Matrice 3D

Tablourile care au matrici 2D (matrici) ca elemente se numesc tablouri 3D.

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

Ieșire:

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

Matrice n-dimensionale

Puteți crea o matrice de orice dimensiune folosind ndmin argument.

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

Ieșire:

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

4. Cum se verifică dimensiunile unui tablou

Puteți găsi dimensiunile unui tablou folosind ndim atribut.

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]]])
print (arrObj1.ndim)
print (arrObj2.ndim)
print (arrObj3.ndim)
print (arrObj4.ndim)

Ieșire:

0
1
2
3

5. Cum se accesează elementele matricilor 1D, 2D și 3D

Puteți accesa un element matrice folosind numărul său de index. Pentru tablourile 2D și 3D, trebuie să utilizați numere întregi separate prin virgulă care reprezintă indicele fiecărei dimensiuni.

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]]])
print (arrObj1 [2])
print (arrObj2 [0, 2])
print (arrObj3 [0, 1, 2])

Ieșire:

75
21
23

Notă: Tablourile NumPy acceptă, de asemenea, indexarea negativă.

Legate de: De ce Python este limbajul de programare al viitorului

6. Cum se verifică tipul de date al obiectului NumPy Array

Puteți verifica tipul de date al obiectului matrice NumPy folosind dtype proprietate.

arrObj1 = np.array ([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.array ([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
arrObj3 = np.array ([„Bun venit”, „la”, „MUO”])
print (arrObj1.dtype)
print (arrObj2.dtype)
print (arrObj3.dtype)

Ieșire:

int32
plutitor64

Notă:

NumPy folosește următoarele caractere pentru a reprezenta tipurile de date încorporate:

• i - întreg (semnat)
• b - boolean
• O - obiect
• S - șir
• u - întreg nesemnat
• f - plutitor
• c - plutitor complex
• m - timedelta
• M - datetime
• U - șir unicode
• V - date brute (nul)

7. Cum se modifică tipul de date al unei matrice NumPy

Puteți schimba tipul de date al unui tablou NumPy folosind astype (data_type) metodă. Această metodă acceptă tipul de date ca parametru și creează o nouă copie a matricei. Puteți specifica tipul de date folosind caractere precum „b” pentru boolean, „i” pentru întreg, „f” pentru float etc.

Conversia unei matrice întregi într-o matrice flotantă

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

Ieșire:

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

Conversia unui tablou plutitor într-un număr întreg

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

Ieșire:

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

Legate de: Idei de proiect Python potrivite pentru începători

8. Cum să copiați o matrice NumPy într-o altă matrice

Puteți copia o matrice NumPy într-o altă matrice folosind np.copy () funcţie. Această funcție returnează o copie matrice a obiectului dat.

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

Ieșire:

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

9. Cum se găsește forma unui tablou NumPy

Forma unui tablou se referă la numărul de elemente din fiecare dimensiune. Puteți găsi forma unui tablou folosind formă atribut. Returnează un tuplu ale cărui elemente dau lungimile dimensiunilor matricei corespunzătoare.

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

Ieșire:

(2, 3)

Legate de: Cum să construiți API-uri în Python: Cele mai populare cadre

10. Cum să remodelați o matrice NumPy

Remodelarea unui tablou înseamnă schimbarea formei acestuia. Rețineți că nu puteți remodela o matrice într-o formă arbitrară. Numărul de elemente necesare pentru remodelare trebuie să fie același în ambele forme.

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

Ieșire:

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

În exemplul de mai sus, o matrice 1D este remodelată într-o matrice 2D.

11. Cum se aplatizează o matrice NumPy

Aplatizarea unui tablou înseamnă conversia unui tablou multidimensional într-un tablou 1D. Puteți aplatiza o matrice folosind remodela (-1).

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

Ieșire:

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

Notă: De asemenea, puteți aplatiza o matrice folosind alte metode cum ar fi numpy.ndarray.flatten () și numpy.ravel ().

12. Cum se sortează o matrice NumPy

Puteți sorta o matrice NumPy folosind numpy.sort () funcţie.

Sortarea matricei 1D de numere întregi

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

Ieșire:

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

Sortarea matricei de șiruri 1D

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

Ieșire:

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

Sortarea matricei 2D de numere întregi

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

Ieșire:

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

Faceți codul dvs. robust folosind metode și funcții încorporate

Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare. Este utilizat în diverse domenii, cum ar fi dezvoltarea web, aplicațiile științifice și numerice, dezvoltarea de software și dezvoltarea jocurilor. Este întotdeauna bine să știți despre metodele și funcțiile încorporate în Python. Acestea vă pot scurta codul și îi pot spori eficiența.

20 de funcții Python pe care ar trebui să le cunoașteți

Biblioteca standard Python conține multe funcții pentru a vă ajuta cu sarcinile de programare. Aflați despre cele mai utile și creați un cod mai robust.

Citiți în continuare

Despre autor