12 operácií NumPy pre začiatočníkov

NumPy, čo znamená Numerical Python, je knižnica Pythonu, ktorá sa používa predovšetkým na prácu s poľami a na vykonávanie najrôznejších matematických operácií s nimi. Je to základná knižnica pre vedecké výpočty v Pythone. NumPy sa často používa s inými knižnicami Pythonu súvisiacimi s dátovou vedou, ako sú SciPy, Pandas a Matplotlib.

V tomto článku sa naučíte, ako vykonať 12 základných operácií pomocou NumPy.

Použitie týchto príkladov NumPy

Príklady v tomto článku môžete spustiť zadaním kódu priamo do interpretu pythonu. Ak to chcete urobiť, spustite ho v interaktívnom režime z príkazového riadka.

Môžete tiež získať prístup k súboru notebooku Python, ktorý obsahuje kompletný zdrojový kód, z toto úložisko GitHub.

1. Ako importovať NumPy ako np a vytlačiť číslo verzie

Musíte použiť import kľúčové slovo na import akejkoľvek knižnice v Pythone. NumPy sa zvyčajne importuje pod príponou np prezývka. S týmto prístupom môžete balík NumPy označovať ako np namiesto otupený.

import numpy ako np
tlač (np .__ verzia__)

Výkon:

1.20.1

2. Ako vytvoriť objekt NumPy ndarray

Objekt poľa v NumPy sa nazýva ndarray. Môžete vytvoriť NumPy ndarray objekt pomocou pole () metóda. The pole () metóda akceptuje zoznam, n-ticu alebo objekt podobný poľu.

Použitie Tuple na vytvorenie poľa NumPy

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

Výkon:

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

Použitie zoznamu na vytvorenie poľa NumPy

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

Výkon:

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

3. Ako vytvoriť 0D, 1D, 2D, 3D a N-dimenzionálne polia NumPy

Polia 0D

Každý prvok poľa je 0D pole.

arrObj = np.array (21)
arrObj

Výkon:

pole (21)

1D polia

Polia, ktoré majú vo svojich prvkoch polia 0D, sa nazývajú 1D polia.

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

Výkon:

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

2D polia

Polia, ktoré majú ako prvky 1D polia, sa nazývajú 2D polia.

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

Výkon:

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

3D polia

Polia, ktoré majú ako prvky 2D polia (matice), sa nazývajú 3D polia.

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

Výkon:

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

n-rozmerné polia

Môžete vytvoriť pole ľubovoľnej dimenzie pomocou ndmin argument.

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

Výkon:

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

4. Ako skontrolovať rozmery poľa

Rozmery poľa môžete nájsť pomocou ndim atribút.

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]]])
tlač (arrObj1.ndim)
tlač (arrObj2.ndim)
vytlačiť (arrObj3.ndim)
tlač (arrObj4.ndim)

Výkon:

0
1
2
3

5. Ako získať prístup k prvkom 1D, 2D a 3D polí

K prvku poľa máte prístup pomocou jeho indexového čísla. V prípade polí 2D a 3D musíte použiť celé čísla oddelené čiarkami, ktoré predstavujú index každej dimenzie.

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

Výkon:

75
21
23

Poznámka: Polia NumPy tiež podporujú negatívne indexovanie.

Súvisiace: Prečo je Python programovacím jazykom budúcnosti

6. Ako skontrolovať typ údajov objektu NumPy Array

Dátový typ objektu poľa NumPy môžete skontrolovať pomocou dtype nehnuteľnosť.

arrObj1 = np.array ([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.array ([1,3, 6,8, 3,5, 9,2])
arrObj3 = np.array (['Welcome', 'to', 'MUO'])
tlač (arrObj1.dtype)
tlač (arrObj2.dtype)
tlač (arrObj3.dtype)

Výkon:

int32
float64

Poznámka:

NumPy používa na reprezentáciu vstavaných dátových typov nasledujúce znaky:

• i - celé číslo (so znamienkom)
• b - booleovský
• O - predmet
• S - reťazec
• u - celé číslo bez znamienka
• f - plávať
• c - komplexný plavák
• m - timedelta
• M - dátum
• U - reťazec unicode
• V - nespracované údaje (neplatné)

7. Ako zmeniť typ údajov v poli NumPy

Dátový typ poľa NumPy môžete zmeniť pomocou astype (data_type) metóda. Táto metóda akceptuje dátový typ ako parameter a vytvorí novú kópiu poľa. Typ údajov môžete určiť pomocou znakov ako „b“ pre logickú hodnotu, „i“ pre celé číslo, „f“ pre float atď.

Konverzia celočíselného poľa na plávajúce pole

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

Výkon:

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

Konverzia Float Array na Integer Array

arrObj = np.array ([1,3, 6,8, 3,5, 9,2])
intArr = arrObj.astype ('i')
intArr

Výkon:

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

Súvisiace: Nápady na projekt Python vhodné pre začiatočníkov

8. Ako skopírovať pole NumPy do iného poľa

Pole NumPy môžete skopírovať do iného poľa pomocou súboru np.copy () funkciu. Táto funkcia vráti kópiu poľa daného objektu.

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

Výkon:

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

9. Ako nájsť tvar poľa NumPy

Tvar poľa odkazuje na počet prvkov v každej dimenzii. Tvar poľa môžete nájsť pomocou tvar atribút. Vráti n -ticu, ktorej prvky udávajú dĺžky zodpovedajúcich rozmerov poľa.

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

Výkon:

(2, 3)

Súvisiace: Ako stavať API v Pythone: Najpopulárnejšie rámce

10. Ako zmeniť tvar poľa NumPy

Pretvorenie poľa znamená zmenu jeho tvaru. Všimnite si toho, že nemôžete zmeniť tvar poľa na ľubovoľný tvar. Počet prvkov potrebných na pretvorenie musí byť v oboch tvaroch rovnaký.

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

Výkon:

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

Vo vyššie uvedenom príklade je 1D pole preformované na 2D pole.

11. Ako vyrovnať pole NumPy

Sploštenie poľa znamená konverziu viacrozmerného poľa na 1D pole. Pole môžete zlúčiť pomocou zmeniť tvar (-1).

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

Výkon:

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

Poznámka: Pole môžete tiež zlúčiť inými spôsobmi, ako napríklad numpy.ndarray.flatten () a numpy.ravel ().

12. Ako zoradiť NumPy pole

Pole NumPy môžete zoradiť pomocou numpy.sort () funkciu.

Zoradenie 1D poľa celých čísel

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

Výkon:

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

Zoradenie 1D poľa reťazcov

arrObj = np.array ([„Python“, „JavaScript“, „Solidnosť“, „Golang“])
np.sort (arrObj)

Výkon:

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

Zoradenie 2D poľa celých čísel

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

Výkon:

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

Urobte svoj kód robustným pomocou vstavaných metód a funkcií

Python je jedným z najpopulárnejších programovacích jazykov. Používa sa v rôznych oblastiach, ako je vývoj webových aplikácií, vedecké a číselné aplikácie, vývoj softvéru a vývoj hier. Vždy je dobré vedieť o vstavaných metódach a funkciách v Pythone. Môžu skrátiť váš kód a zvýšiť jeho účinnosť.

20 funkcií Pythonu, ktoré by ste mali vedieť

Štandardná knižnica Pythonu obsahuje mnoho funkcií, ktoré vám pomôžu s vašimi programovacími úlohami. Získajte informácie o najužitočnejších a vytvorte robustnejší kód.

Čítajte ďalej

O autorovi