Курс Python → Атрибуты массивов в Numpy
Библиотека Numpy является одной из самых популярных библиотек для работы с массивами в Python. При создании массива с помощью Numpy мы получаем объект типа ndarray, который представляет собой многомерный массив. Одним из наиболее часто используемых атрибутов массивов является ndim, который показывает число измерений (или осей) массива. Например, для одномерного массива ndim будет равен 1, для двумерного — 2 и так далее.
Другим важным атрибутом является shape, который представляет собой кортеж натуральных чисел, показывающий размеры массива по каждой оси. Например, для матрицы из n строк и m столбцов, shape будет (n, m). Число элементов кортежа shape равно ndim, то есть количество измерений массива. Также важным атрибутом является size, который показывает количество элементов в массиве и равен произведению всех элементов атрибута shape.
Тип элементов массива определяется с помощью атрибута dtype, который является объектом, описывающим тип элементов массива. Еще одним полезным атрибутом является itemsize, который показывает размер каждого элемента массива в байтах. Наконец, атрибут data представляет собой буфер, содержащий фактические элементы массива, однако обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.
# Пример кода
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("Shape массива:", arr.shape)
print("Размер массива:", arr.size)
print("Тип элементов массива:", arr.dtype)
print("Размер каждого элемента в байтах:", arr.itemsize)В данном примере мы создаем двумерный массив arr с помощью библиотеки Numpy и выводим некоторые его атрибуты, такие как shape, size, dtype и itemsize. Это поможет нам лучше понять структуру и характеристики массива, что может быть полезно при его обработке и анализе данных.
Другие уроки курса "Python"
- Использование функции enumerate()
- Импорт модуля из другого каталога
- Проблемы с dict в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Списковый компрехеншен.
- Преобразование вложенного списка
- Работа с collections.Counter
- Метод bool() в Python
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Модуль xkcd: загрузка комиксов
- Непрерывная проверка в Python
- Использование обратной косой черты в f-строках
- Методы работы со строками в Python
- Декораторы классов
- Символ подчеркивания в Python
- Работа с кортежами в Python
- Срезы в Numpy
- Метод index() в Python
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Конкатенация списков в Python
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Работа с комплексными числами
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- Мониторинг памяти с Pympler
- Лямбда-функции в Python
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Создание вложенного генератора
- Конвертация изображений в PDF
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Создание лямбда-функций
- Тестирование функции сложения
- f-строки в формате строк
- Модуль future Python
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Функция enumerate в Python
- Переопределение метода sub
- Замена текста с re.sub()
- Howdoi — получение ответов из терминала
- Обработка исключений в Python
- Работа с множествами в Python
- Обработка исключений в Python
- Возврат нескольких значений
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Функция с *args.
- Создание namedtuple из словаря
- Вложенные функции в Python
