Курс Python → Основные операции с Numpy
Библиотека Numpy предоставляет удобные средства для выполнения базовых операций с массивами. Простейшие арифметические действия, такие как сложение, вычитание, умножение и деление, могут быть легко выполнены с помощью Numpy. Однако для выполнения этих операций массивы должны быть одинаковой формы, чтобы можно было произвести элементарные операции над соответствующими элементами.
Numpy также предоставляет возможность фильтрации данных в массивах с помощью простых знаков. Например, если нужно отфильтровать все элементы массива, которые больше определенного значения, можно просто использовать знак сравнения (> или <) без необходимости использования итераторов или циклов. Это делает код более читаемым и компактным.
Кроме арифметических операций, в Numpy также доступны различные математические функции, такие как синус, косинус, экспонента и т. д. Эти функции могут быть применены к массивам целиком, что облегчает выполнение сложных вычислений и анализа данных.
import numpy as np
# Пример выполнения базовых операций
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
sum_result = arr1 + arr2
subtraction_result = arr2 - arr1
multiplication_result = arr1 * arr2
division_result = arr2 / arr1
# Пример фильтрации данных
filtered_data = arr[arr > 3]
# Пример применения математических функций
sin_values = np.sin(arr)
cos_values = np.cos(arr)
Приведенные выше примеры демонстрируют использование библиотеки Numpy для выполнения базовых операций, фильтрации данных и применения математических функций к массивам. Numpy обладает широкими возможностями и позволяет эффективно работать с массивами данных, упрощая процесс обработки информации и анализа результатов.
Другие уроки курса "Python"
- Магические методы в Python
- Списковый компрехеншен.
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Операции с комплексными числами
- Сравнение def и lambda в Python
- Многострочные строки в Python
- Поиск повторов в списке
- Установка и использование модуля Wikipedia
- Получение локальных переменных в Python
- Ошибка NotImplemented в Python
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Работа с itertools
- Работа со строками в Python
- Сложные типы данных в Python
- Поиск частых элементов в списке
- Функции min(), max(), sum()
- Функция zip() в Python
- Распаковка элементов последовательности
- Работа с timedelta
- Замена текста в Python
- Использование type hints
- Проверка однородности элементов списка
- Генераторы данных
- Извлечение чисел из текста
- Тест скорости набора текста на Python
- Условное добавление элементов в список
- Изменения в обработке логических значений
- Метод hash в Python
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Работа с Enum в Python3.
- Работа со случайными элементами
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Создание и операции с дробями
- Функция count() в Python
- Управление сессиями в Python
- Работа с NumPy массивами
- Модуль xkcd: загрузка комиксов
- Python Метод del.
- Метод Enumerate() для списков
- Особенности запятых в Python
- Освобождение памяти в Python
- Форматирование строк с % в Python
- Преобразование числа в список цифр
- Декодирование байтов в строку
- Хеширование паролей с солью
- Метод __call__ в Python
