Курс Python → Работа с NumPy массивами
NumPy — это мощная библиотека языка Python, которая предоставляет возможность работать с большими многомерными массивами и матрицами. Она также включает в себя обширный набор высокоуровневых математических функций, которые позволяют выполнять различные операции с этими массивами быстро и эффективно.
Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив, который в библиотеке называется numpy.ndarray. Этот массив состоит из элементов одного типа данных, обычно чисел. NumPy предоставляет мощные инструменты для работы с такими массивами, включая возможность выполнять арифметические операции, индексацию, слайсинг и многое другое.
Для начала работы с NumPy необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью пакетного менеджера pip, используя команду pip install numpy. После установки библиотеки можно импортировать ее в свой проект с помощью команды import numpy as np.
import numpy as np
# Создание одномерного массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Вывод размерности массива
print(arr.shape)
# Создание двумерного массива
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Вывод элемента массива
print(arr_2d[1, 2])
Приведенный выше пример демонстрирует основные операции с массивами в NumPy, такие как создание одномерного и двумерного массивов, вывод их размерности и доступ к элементам массива по индексу. NumPy предлагает еще множество других функций и методов, которые делают работу с многомерными массивами более удобной и эффективной.
Другие уроки курса "Python"
- Подсказки типов в Python
- Структуры данных в Python
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Преобразование строки в число
- Работа с файловой системой в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Работа с кортежами в Python
- Использование defaultdict в Python
- Получение локальных переменных в Python
- Запуск асинхронной корутины
- Progress с библиотекой tqdm
- Создание графиков в терминале
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Переопределение оператора % для объектов
- Сохранение Unicode в JSON
- Создание лямбда-функций
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
- Игра Виселица на Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Выключение компьютера с помощью Python
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Python Менеджер контекста
- Хэш-функции и метод цепочек
- Метод append() для списка
- Генераторы списков в Python
- Обезопасьте ввод данных
- Проверка типа объекта в Python
- Построение графиков в терминале с bashplotlib
- Обработка исключения UnboundLocalError
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Удаление элементов из списка в Python
- Очистка данных с Pandas
- Работа с deque из collections
- Основы работы с базами данных в Python
- Добавление кнопки в tkinter
- Преобразование генераторов в циклы
- Сортировка в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Работа с модулем os в Python
- Переменная Шредингера
- Бесконечные списки в Python
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
