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"
- Декораторы с @wraps
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Управление памятью в numpy.
- Сортировка HTML-элементов
- Локальные переменные.
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Объединение итераторов
- Логирование с Loguru
- Проверка наличия элемента в списке
- Статическая типизация в Python
- Нахождение пересечения множеств
- Комментарии в Python
- Вычисление времени выполнения
- Методы HTTP запросов в Flask
- Лямбда-функции в Python
- Определение размера папок в Python
- Срезы в Python
- Извлечение аудио из видео
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Очистка списка от False, None, 0, «»
- Преобразование в float
- Модуль future Python
- Округление в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Подписка на Kaspersky Team
- Добавление вложенных списков
- Работа с контекстными переменными
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Профилирование с cProfile
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Обмен переменными в Jupyter
- Метод invert для побитового отрицания
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Обмен значений переменных в Python
- Создание директории в Python
- Отладка регулярных выражений в Python
- Метод rmatmul для обратного матричного умножения
- Сравнение строк в Python
- Работа с комплексными числами
- Обновление и получение данных в SQLite
- Получение частей дроби
- Решение переменной Шредингера
- Сравнение строк в Python
- Особенности множеств в Python
- Создание задания в Cron
