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"
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Генераторы в Python
- Поиск простых чисел
- Моржовый оператор в Python 3.8
- Форматирование строк с помощью f-строк
- Копирование файлов с shutil()
- Сокращение ссылок с pyshorteners
- Нахождение максимального значения и его индекса в списке
- Функции map() и reduce() в Python
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Генераторы в Python
- Поиск уникальных элементов строкой в Python
- Python: отличительная особенность — отступы
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Преобразование Word в PDF с Spire.Doc
- Работа с исключениями в Python
- Атрибуты класса и экземпляра
- Форматирование строк в Python
- Передача аргументов в Python
- Разница между датами
- Python Calendar Usage
- Создание даты из строки ISO
- Работа с Colorama
- Математические функции в Python
- Возврат нескольких значений
- Удаление ключа из словаря
- Обновление ключей в Python
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Создание и инициализация объектов
- Оптимизация строк в Python
- Метод ne для сравнения объектов
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Удаление ссылок в Python
- Освобождение памяти в Python
- Создание словарей с defaultdict()
- Группы исключений в Python
- Методы обработки строк в Python
- Работа с Event() в threading
- Хранение данных
- Обновление множества в Python
- Генерация случайных данных в NumPy
- Переопределение метода __pow__
