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"
- Поиск наиболее частого элемента в списке
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Форматирование строк в Python
- Цикл for с enumerate() в Python
- Оператор морж в Python 3.8
- Работа с процессами в Python
- Работа с timedelta
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Итерации в Python
- Метод __getitem__ в Python
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Вывод баннеров
- Python: библиотеки и функции
- Оценка точности модели
- Создание OrderedDict
- Избегайте двойного подчеркивания
- Переопределение метода delitem в Python
- Создание списка через итерацию
- Фильтрация списков с itertools
- Flask — веб-фреймворк Python
- Работа с изображениями PIL
- Импорт модуля из другого каталога
- Поиск повторов в списке
- Определение функций с необязательными аргументами
- Обмен значений переменных в Python
- Поиск файлов по шаблону
- Форматирование строк с f-строками
- Извлечение аудио из видео
- Метод split() в Python
- Асинхронное программирование с asyncio
- Запуск асинхронной корутины
- Работа с областями видимости переменных
- Метод rename() для переименования файлов и каталогов
- Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
- Оператор walrus в Python
- Подсчет элементов в Python
- Функция enumerate в Python
- Измерение времени выполнения в Python
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Именованные аргументы в Python
- Зарезервированные слова в Python
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Работа с файлами в Python
- Проверка класса объекта
- Оператор деления для класса Rational
