So verwenden Sie Python Numpy Array

In Python existieren viele Bibliotheken, um verschiedene Arten von Aufgaben auszuführen. Numpy ist einer von ihnen. Die vollständige Form von Numpy ist numerisches Python und wird hauptsächlich für wissenschaftliches Computer verwendet. Mehrdimensionale Array-Objekte können mit dieser Bibliothek definiert werden, die als Python Numpy Array bezeichnet wird. In der Numpy -Bibliothek gibt es verschiedene Arten von Funktionen, um das Array zu erstellen. Numpy Array kann aus der Python -Liste der numerischen Daten, des Datenbereichs und zufälligen Daten generiert werden. Wie Numpy Array erstellt und verwendet werden kann, um unterschiedliche Operationstypen in diesem Tutorial zu erstellen.

Vorteil der Verwendung von Numpy Array

Numpy Array ist aus verschiedenen Gründen besser als die Python -Liste. Einige wichtige Vorteile der Verwendung von Numpy Array sind unten angegeben.

1. Es verbraucht weniger Speicher im Vergleich zur Pythonliste.
2. Es funktioniert schneller als die Python -Liste für die gleiche Datenmenge.
3. Es ist eher geeignet, anstelle der Python -Liste für bestimmte Aufgaben zu verwenden.

Voraussetzungen

Die Numpy -Bibliothek ist standardmäßig in Python nicht installiert. Sie müssen diese Bibliothek also installieren, bevor Sie die in diesem Tutorial gezeigten Beispiele üben. Python 3+ wird in diesem Tutorial verwendet. Führen Sie den folgenden Befehl vom Terminal aus, um Numpy in Python 3 zu installieren.

$ sudo apt-Get Installieren Sie Python3-Numpy

Numpy Array -Attribute

Numpy Array verfügt über viele Attribute, um verschiedene Arten von Informationen über das Array abzurufen. Einige der nützlichen Attribute dieses Arrays sind unten beschrieben.

1. ndarray.ndim - Dieses Attribut gibt die Anzahl der Dimensionen des genannten Numpy -Arrays zurück ndarray.
2. ndarray.Form - Dieses Attribut gibt die Größe jeder Dimension des genannten Numpy -Arrays zurück ndarray.
3. ndarray.Größe - Dieses Attribut gibt die Gesamtzahl der Elemente des genannten Numpy -Arrays zurück ndarray.
4. ndarray.itemSize - Dieses Attribut gibt die Größe jedes Elements des genannten Numpy -Arrays zurück ndarray.
5. ndarray.DTYPE - Dieses Attribut gibt den Datentyp der Elemente des genannten Numpy -Arrays zurück ndarray.
6. ndarray.NBYTES - Dieses Attribut gibt die Gesamtzahl der Bytes zurück, die von den Elementen des genannten Numpy -Arrays verzehrt werden ndarray.

Verwendung von Numpy Array

In diesem Teil des Tutorials werden die Möglichkeiten zur Deklarierung eines eindimensionalen, zweidimensionalen und dreidimensionalen Numpy-Arrays gezeigt.

Beispiel 1: Verwendung eines eindimensionalen Numpy-Arrays

Das folgende Beispiel zeigt drei Möglichkeiten, ein eindimensionales Numpy-Array zu erstellen. array () Funktion wurde verwendet, um das erste eindimensionale Array von 10 Ganzzahlen zu erstellen. arrangieren () Funktion wurde verwendet, um das zweite eindimensionale Array von 10 sequentiellen Zahlen zu erstellen. Rand () Funktion wurde verwendet, um das dritte eindimensionale Array von 10 Zufallsfloat-Zahlen zu erstellen. Als nächstes die print () Funktion hat es verwendet, um die verschiedenen Attribute und drei Arrays -Werte zu drucken.

# Numpy importieren
Numph als NP importieren
# Numpy Array in drei verschiedenen Array deklarieren
ONEARRAY1 = NP.Array ([7, 3, 19, 6, 3, 1, 12, 8, 11, 5])
ONEARRAY2 = NP.Arange (10)
ONEARRAY3 = NP.willkürlich.Rand (10)
# Drucken Sie verschiedene Attribute von drei Numpy -Arrays aus
print ("\ n Die Dimension des ersten Numpy -Arrays ist:", Onearray1.ndim)
Druck ("Die Größe des zweiten Numpy -Arrays lautet:", Onearray2.Größe)
print ("Der Datentyp des dritten Numpy -Arrays lautet:", Onearray3.DTYPE)
# Drucken Sie die Werte des drei Numpy -Arrays
print ("\ nDie Werte des ersten Arrays sind: \ n", Onearray1)
print ("Die Werte des zweiten Arrays sind: \ n", Onearray2)
print ("Die Werte des dritten Arrays sind: \ n", Onearray3)

Ausgang:

Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt. Die Ausgabe zeigt, dass das erste Array ist 1, Die Größe des zweiten Arrays ist 10, und der Datentyp des dritten Arrays ist float64. Drei Arrays wurden später gedruckt.

Beispiel-2: Verwendung eines zweidimensionalen Numpy-Arrays

Das folgende Beispiel zeigt zwei Möglichkeiten, ein zweidimensionales Numpy-Array zu erstellen. Die Funktion von Array () wurde verwendet, um ein zweidimensionales Array von 2 Zeilen und 3 Spalten mit Ganzzahldaten zu erstellen. Rand () Funktion wurde verwendet, um ein zweidimensionales Array von 2 Zeilen und 4 Spalten mit Float-Daten zu erstellen. Als nächstes druckt die Funktion print () zum Drucken des Größenattributs und der beiden Arrays -Werte.

# Numpy importieren
Numph als NP importieren
# Das zweidimensionale Array mit Listen deklarieren
TwoArray1 = np.Array ([[12, 2, 27], [40, 15, 6]])
# Das zweidimensionale Array mit zufälligen Werten deklarieren
TwoArray2 = np.willkürlich.Rand (2, 4)
# Drucken Sie die Größe beider Arrays
print ("die Größe des ersten Arrays:", TwoArray1.Größe)
Druck ("Die Größe des zweiten Arrays:", TwoArray2.Größe)
# Drucken Sie die Werte beider Arrays
print ("Die Werte des ersten Arrays sind: \ n", TwoArray1)
print ("Die Werte des zweiten Arrays sind: \ n", TwoArray2)

Ausgang:

Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt. Der Ausgang zeigt, dass die Größe des ersten Arrays 6 (2 × 3) und die Größe des zweiten Arrays 8 (2 × 4) beträgt. Beide Arrays wurden später gedruckt.

Beispiel-3: Verwendung eines dreidimensionalen Numpy-Arrays

Das folgende Beispiel zeigt zwei Möglichkeiten, ein dreidimensionales Numpy-Array zu erstellen. Die Funktion von Array () wurde verwendet, um ein dreidimensionales Array von Ganzzahldaten zu erstellen. Rand () Funktion wurde verwendet, um ein dreidimensionales Array von Float-Daten zu erstellen. Als nächstes wurde die Funktion print () verwendet, um die Dimension und die Werte beider Arrays zu drucken.

# Numpy importieren
Numph als NP importieren
# Erstellen Sie ein dreidimensionales Array mit der Liste
Threarray1 = np.Array ([[[3, 6, 7], [7, 5, 9], [8, 5, 2]]]))
# Erstellen Sie ein dreidimensionales Array mit zufälligen Werten
ThreeArray2 = np.willkürlich.Rand (2, 4, 3)
# Drucken Sie die Dimension beider Arrays
print ("Die Dimension des ersten Arrays:", ThreArray11.ndim)
print ("Die Dimension des zweiten Arrays:", ThreArray2.ndim)
# Drucken Sie die Werte beider Arrays
print ("Die Werte des ersten Arrays sind: \ n", Threearray1)
print ("Die Werte des zweiten Arrays sind: \ n", ThreArray2)

Ausgang:

Die folgende Ausgabe wird nach der Ausführung des obigen Skripts angezeigt. Der Ausgang zeigt, dass die Dimension beider Arrays 3 beträgt. Beide Arrays wurden später gedruckt.

Abschluss

Das Erstellen verschiedener Arten von Numpy -Arrays wurde in diesem Tutorial anhand mehrerer Beispiele erläutert. Ich hoffe.