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"
- Метаклассы в Python
- Работа с кортежами в Python
- Основные операции с Numpy
- Курсы Яндекс Практикум
- Метод join() с набором
- Участие в сообществе @selectel
- Форматирование чисел в Python
- Работа с Colorama
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Оценка точности модели
- Работа с исключениями в Python
- Переопределение метода __rshift__
- Работа с библиотекой xkcd
- Структуры данных в Python
- Разделение строк методом split()
- Сортировка с помощью параметра key
- Создание множества в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Создание и использование модулей в Python
- Именование столбцов в Python с pandas
- Сортировка элементов с OrderedDict
- Подсчет часто встречающихся элементов
- Ограничение ресурсов в Python
- Работа с дробями в Python
- Работа с массивами в Numpy
- Оптимизация сравнения в Python
- Работа со слайсами
- Декораторы в Python
- Методы сравнения множеств
- Срезы в Numpy
- Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
- Метод count() для списка
- Оболочка Python
- Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
- Тестирование модели в PyTorch
- Форматирование строк в Python
- Codecademy в Telegram
- Создание тестовых данных с Faker
- Оператор «not» в Python
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Объединение словарей в Python
- Конкатенация строк с join() в Python
- Округление чисел с помощью round
- Копирование объектов в Python
- Использование подчеркивания в REPL
- Оптимизация памяти в Python
- Метод join() для объединения строк
- Работа с срезами в Numpy
- Раздувающийся словарь в Python
- Работа с часовыми поясами в Python
