Numpy erstellen 2D -Array

Ein zweidimensionales Numpy-Array ist aus einer Liste von Python-Listen definiert. Genau wie ein einzelnes Dimensions -Array müssen alle Elemente in einem Array von einem einzigen Typ sein. Wenn ein Numpy -Array mit Listen mehrerer Typen deklariert wird, tritt ein Typ -Zwang auf und die Werte werden alle in einen einzelnen Typ konvertiert. Der Typ -Zwang ist derjenige, bei dem die Datentypen von einem zum anderen konvertiert werden. Er ist implizit oder automatisch. In zweidimensionalen Arrays können die Abmessungen mehr als zwei betragen.

In einfachen Worten können wir das zweidimensionale Array als Array in einem anderen Array definieren. Sein Index beginnt mit "0" und endet mit der Größe von Array "-1". Arrays können innerhalb von Arrays n -mal konstruiert werden. Ein zweidimensionales Array kann die Größe sowohl vertikal als auch horizontal in beide Richtungen ändern.

Syntax

Die Syntax, um ein Array zu deklarieren, lautet wie unten:

array_name = [r_arr] [c_arr]

Array_Name ist der Name des Arrays, das wir erstellen möchten. "R_arr" sind die Zeilen des Arrays und "C_arr" ist die Spalte des Arrays. Mit dieser Syntax können wir den Speicherort erstellen, an dem das Array gespeichert wird, oder wir können sagen, dass der Speicherort für das Array reserviert werden kann.

Es gibt eine andere Methode, um ein 2D -Array zu deklarieren:

Array_name = [[R1C1, R1C2, R1C3,…], [R2C2, R2C2, R2C3,…],…]

In der obigen Syntax ist Array -Name der Name des Arrays, in dem „R1C1“, „R2C1“,… n die Elemente des Arrays sind, in denen „R“ Zeilen bezeichnet und „C“ Spalten bezeichnet. Wie wir in den ersten Quadratklammern sehen können, ändert sich die Anzahl der Zeilen, während die Spalten gleich sind. Dies liegt daran, dass wir im Array Spalten mit mehreren Arrays definieren, während die Zeilen in den inneren Arrays definiert sind.

Beispiel Nr. 01: Erstellen eines zweidimensionalen Arrays

Lassen Sie uns ein praktisches Beispiel für die Erstellung eines zweidimensionalen Arrays geben und eine bessere Vorstellung davon bekommen, wie ein zweidimensionales Array erstellt wird. Um ein 2D -Array zu erstellen, importieren wir zuerst unsere Numpy -Bibliothek, mit der wir einige Pakete implementieren können, die Numpy uns zum Erstellen des Arrays bietet. Als nächstes werden wir eine Variable initialisieren, die das zweidimensionale Array hält, um ein Array zu erstellen. Wir werden die NP bestehen.Array () -Funktion, mit der wir zwei jede Art von Array erstellen, unabhängig davon, ob es sich um 1D, 2D oder so an handelt. Zu dieser Funktion werden wir in diesem Array mehrere Arrays übergeben, mit denen wir ein zweidimensionales Array erstellen können.

Wie wir im folgenden Screenshot sehen können, haben wir in der zweiten Zeile drei Arrays an diese Funktion übergeben, was bedeutet. Eine Sache, die wir bemerken sollten, ist, dass wir immer Elemente in quadratischen Klammern übergeben, was bedeutet, dass wir Array -Elemente bestehen und wir sehen können, dass wir mehrere Arrays innerhalb des einzelnen Arrays bestanden haben.

Numph als NP importieren
Array = np.Array ([[1, 2, 3,4, 5, 6], [4, 5, 6, 7, 8, 9], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]))
Druck (Array)

Am Ende haben wir das Array mit einer Druckanweisung gedruckt. Wie im folgenden Screenshot gezeigt, werden das Array angezeigt, das 3 Zeilen und 6 Spalten enthält.

Beispiel Nr. 02: Zugriff auf die Werte

Während wir die Methode zum Erstellen von 2D -Arrays untersuchten, muss eines in unserem Kopf geklickt haben: Wie können wir auf die Elemente des 2D -Arrays zugreifen? Der Zugriff auf das Element des 2D -Arrays ist kein großes Problem. Mit Numpy ermöglicht es uns, die Elemente von Arrays durch eine einfache Codezeile zu manipulieren, nämlich:

Array [Zeilenindex] [Spaltenindex]

Das Array ist der Name des Arrays, aus dem wir auf die Daten zugreifen oder abrufen müssen. Und der Spaltenindex ist der Speicherort der auf die Spalte zugegriffenen Spalte. Angenommen, wir müssen auf das Element "2" -Element "2" von Zeilen und Index "0" einer Spalte zugreifen.

Wie wir in der Abbildung unten sehen können, haben wir zuerst die Numpy -Bibliothek importiert, um auf die Pakete von Numpy zuzugreifen. Dann haben wir den Variablennamen "Array" deklariert, der das 2D -Array enthält und ihm dann die Werte übergeben, die wir darin speichern möchten. Wir haben das Array zuerst so angezeigt, wie es initialisiert wurde. Dann haben wir das Array mit dem Index an unsere Print () -Antage übergeben, in der das gesamte Array angezeigt wird, das am Index „2“ gespeichert ist. In der nächsten Codezeile haben wir das Array erneut mit zwei Indizes an die Anweisung print () übergeben. Der erste ist die Zeile des Arrays und die zweite ist die Spalte des Arrays, die "0" und "2" ist.

Numph als NP importieren
Array = np.Array ([[1, 2, 3,4, 5, 6], [4, 5, 6, 7, 8, 9], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]))
print ("Array Display:", Array)
print ("die zweite Zeile anzeigen:", Array [2])
print ("Zeigen Sie die erste Zeile und 2 Spaltenelement anzeigen:", Array [0] [2])

Die folgende Ausgabe wird zurückgegeben, während der Code -Compiler das Array so druckt, so wie es ist. Dann die zweite Zeile gemäß dem Code. Zuletzt gibt der Compiler das Element zurück, das bei Index „0“ für Zeilen und Index „2“ für die Spalte gespeichert ist.

Beispiel #03: Aktualisierung der Werte

Wir haben bereits die Methodik darüber diskutiert, wie wir die Daten oder Elemente im 2D -Array erstellen oder zugreifen können. Wenn wir jedoch die Elemente des Arrays ändern müssen, können wir einfach die Methode verwenden, die von den Numpy -Paketen bereitgestellt wird, die uns erlauben So aktualisieren Sie den gewünschten Wert in einem Array.

Um den Wert zu aktualisieren, verwenden wir:

Array [row_index] [column_index] = [Werte]

In der obigen Syntax ist das Array der Name des Arrays. Der Zeilenindex ist der Ort oder der Ort, den wir bearbeiten werden. Der Spaltenindex ist der Speicherort der Spalte, in der der Wert aktualisiert wird, wobei der Wert derjenige ist, der dem gewünschten Index hinzugefügt werden sollte.

Wie wir sehen können, importieren wir zuerst unsere Numpy -Bibliothek. Und deklarierte dann eine Reihe von Größe 3 × 6 und bestand seine Ganzzahlwerte. Dann haben wir den Wert "21" an das Array übergeben, was bedeutet, dass wir den Wert "21" im Array bei "0" einer Reihe und "2" einer Spalte speichern möchten, was bedeutet der ersten Reihe und der 3^Rd Spalte des Arrays. Drucken Sie dann beide Arrays, das ursprüngliche und auch das Element, das wir im Array gespeichert haben.

Numph als NP importieren
Array = np.Array ([[1, 2, 3,4, 5, 6], [4, 5, 6, 7, 8, 9], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]))
Array [0] [2] = 21
print ("Array Display:", Array)
print ("Zeigen Sie die erste Zeile und 2 Spaltenelement anzeigen:", Array [0] [2])

Wie unten angezeigt, wird der Wert im Array erfolgreich aktualisiert, indem nur eine einfache Codezeile hinzugefügt wird, die vom Numpy -Paket bereitgestellt wird.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir verschiedene Möglichkeiten erläutert, zweidimensionale Arrays zu erstellen und wie wir sie mit den integrierten Funktionen von Numpy manipulieren können. Wir haben besprochen, wie wir auf die Elemente innerhalb des Arrays zugreifen und sie aktualisieren können. Mit Numpy ermöglicht es uns, mehrdimensionale Arrays durch eine einzelne Codezeile zu erstellen und zu manipulieren. Numpy -Arrays sind klarer und effektiver als Python -Listen.