Курс Python → Операции с массивами в NumPy
NumPy предоставляет множество базовых операций для работы с массивами, включая математические операции. Одной из ключевых особенностей NumPy является возможность выполнения операций над массивами поэлементно. Это означает, что каждый элемент одного массива будет соответствовать элементу другого массива при выполнении операции.
Для выполнения математических операций над массивами в NumPy необходимо, чтобы массивы были одинаковых размеров. В противном случае будет сгенерировано исключение. Например, если у вас есть два массива a и b, то вы можете выполнить операции сложения, вычитания, умножения и деления элементов массивов a и b, используя стандартные математические операторы +, -, * и /.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# Сложение массивов
c = a + b
print(c)
# Вычитание массивов
d = a - b
print(d)
# Умножение массивов
e = a * b
print(e)
# Деление массивов
f = a / b
print(f)
В приведенном выше примере мы создаем два массива a и b, затем выполняем операции сложения, вычитания, умножения и деления элементов этих массивов. Результат каждой операции сохраняется в новом массиве, который затем выводится на экран. Обратите внимание, что каждая операция выполняется поэлементно, что позволяет легко и быстро работать с массивами в NumPy.
Таким образом, базовые операции над массивами в NumPy позволяют эффективно выполнять математические операции над массивами данных. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных, так как NumPy обеспечивает высокую скорость выполнения операций благодаря оптимизированным алгоритмам.
Другие уроки курса "Python"
- Удаление URL-адресов в Python
- Копирование файлов с shutil()
- Возвращение нескольких значений
- Методы работы со строками в Python
- Метод сравнения объектов в Python
- Замена переменных в Python
- Метод join() для объединения строк
- Работа с географическими данными в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Метод matmul для умножения матриц
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Создание панели меню Tkinter
- Работа с модулем random
- Оператор Walrus: правильное использование
- Преобразование range в итератор
- Область видимости переменных
- Работа с файлами в Python
- Создание комплексных чисел
- Создание итератора
- Python Поверхностное Копирование
- Метод Event.wait() в Python
- Метод lt для сортировки объектов
- Лямбда-функции в Python
- Основы работы со списками
- Создание namedtuple списком полей
- Библиотека wikipedia для Python
- Генерация случайных чисел Python
- Именованные срезы в Python
- Использование двоеточия в Python
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Обработка исключения UnboundLocalError
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Работа с zip-архивами в Python
- Операции с кортежами
- Мониторинг памяти с Pympler
- Рациональные числа в Python
- Чтение бинарного файла в Python.
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Сериализация объектов в Python
- Списки в Python
- Аннотации типов в Python
- Преобразование генераторов в циклы
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Функция print() — вывод информации
- Форматирование данных с помощью pprint
- Добавление вложенных списков
