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"
- Объединение кортежей в Python
- Метод join для объединения строк
- Копирование объектов в Python
- Вычисление логарифмов в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Аннотации типов в Python
- Работа с контекстными менеджерами
- Работа с путями в Python
- Профилирование кода
- Работа с SQLite в Python
- Подсчет вхождений элементов
- Избегайте использования goto
- Обмен переменными в Jupyter
- Расчет времени выполнения программы
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Срезы в Python
- Обмен значений переменных в Python
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Аннотации типов в Python
- Виртуальное окружение Python
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Работа с прокси в Python
- Инвертирование словаря
- Использование type hints
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Множественное присваивание в Python
- Преобразование вложенного списка
- Тайное преобразование типа ключа
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Работа с zip()
- Метод enumerate() в Python
- Python enumerate() для работы с индексами
- Удаление символов новой строки в Python.
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Многоточие в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Работа со строками
- Объединение строк с помощью метода join
- Проблемы с именами переменных
- Логирование с Logzero
- Принципы программирования
- Измерение времени выполнения в Python
- Статическая типизация в Python
- Python и Монти Пайтон
- Декораторы в Python
- Функции в Python: создание и вызов
