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"
- Поиск индекса элемента в списке
- Получение атрибутов и методов класса
- Создание новых списков в Python
- Flask: создание веб-приложений
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Удаление URL-адресов в Python
- Импорт модулей и пакетов в Python
- Использование super() в Python
- Область видимости переменных
- Оператор Walrus: правильное использование
- Сортировка в Python
- Лямбда-функции в Python
- Pillow: работа с изображениями
- Установка и использование TensorFlow
- Переменные класса и экземпляра
- Генераторы в Python
- Печать месячного календаря
- Создание обратного итератора
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Список переменных в Python
- Метод rsub для пользовательских чисел
- Поиск самого длинного слова в списке с использованием max()
- Создание тестовых данных с Faker
- Установка и использование howdoi
- Работа с индексами списков
- Установка Python — Простое руководство
- Разность множеств
- Введение в Python
- Создание множества в Python
- kwargs в Python
- Переопределение метода xor в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Преобразование данных в Python
- Загрузка постов Instagram
- Создание и инициализация объектов
- Функции с необязательными аргументами
- Форматирование строк в Python
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Модуль xkcd: добавление юмора в Python
- Чтение бинарного файла в Python.
- Установка библиотек в Python
- Функции в одну строку
- Форматирование даты с strftime()
- Многострочные комментарии в Python
