Курс Python → Основные операции с библиотекой Numpy

Библиотека Numpy предоставляет простой и эффективный способ выполнения базовых операций над массивами данных. Одной из основных возможностей является выполнение арифметических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление. Однако, для выполнения этих операций массивы должны быть одинаковой формы, чтобы операции были корректно выполнены.

Важно отметить, что фильтрация данных также может быть легко выполнена с использованием библиотеки Numpy. Например, если необходимо отфильтровать элементы массива, можно просто использовать соответствующий оператор (например, >, <, ==) без необходимости использования итераторов или циклов.

Кроме того, библиотека Numpy предоставляет доступ к различным математическим операциям, таким как вычисление синуса, косинуса и других тригонометрических функций. Это позволяет выполнять сложные математические вычисления с массивами данных с минимальными усилиями.

import numpy as np

# Пример выполнения арифметических операций
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = arr1 + arr2
print(result)

# Пример фильтрации данных
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
filtered_data = data[data > 20]
print(filtered_data)

# Пример использования математических операций
angles = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
sin_values = np.sin(angles)
print(sin_values)

Приведенные выше примеры кода демонстрируют простоту и эффективность использования библиотеки Numpy для выполнения базовых операций над массивами данных. Благодаря широкому спектру функций и операторов, разработчики могут легко выполнять как простые арифметические операции, так и сложные математические вычисления с массивами данных.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  2. Открытие и редактирование скриптов Python
  3. Декоратор Property в Python
  4. Генераторы в Python
  5. Управление экспортом элементов
  6. Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
  7. Декораторы в Python
  8. Многострочные комментарии в Python
  9. Magic Commands — улучшение работы с Python
  10. Lambda-функция в Python: использование с map() и sum()
  11. Colorama: окрашивание текста в Python
  12. Переопределение метода xor в Python
  13. Работа со временем в Python
  14. Порядок и длина множеств в Python
  15. Функция map() и ленивая оценка
  16. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  17. Работа с WindowsPath()
  18. Копирование файлов с shutil()
  19. List Comprehension Tutorial
  20. Распаковка аргументов в Python
  21. Работа с модулем os в Python
  22. Декораторы в Python
  23. Именованные срезы в Python
  24. Обработка исключений в Python
  25. Списковое включение в Python
  26. Печать комбинаций в Python с Itertools
  27. Создание OrderedDict
  28. Изучение объектов с помощью dir()
  29. Поиск подстроки в строке
  30. Блок else в циклах.
  31. Метод enumerate() в Python
  32. Просмотр внешних файлов в %pycat
  33. Работа с Event() в threading
  34. Работа с изменяемыми списками
  35. Функции any() и all() в Python
  36. Проверка версии Python
  37. Работа с итераторами через срезы
  38. Замена текста с помощью sub
  39. Форматирование заголовков в Python
  40. Оболочка Python
  41. Объединение множеств в Python
  42. Замена атрибута в именованном кортеже
  43. Методы работы со списками
  44. Операции с массивами в NumPy
  45. Работа с географическими данными.
  46. Списки в Python
  47. Лямбда-функции в цикле

Marketello читают маркетологи из крутых компаний