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"
- Создание множества в Python
- Создание задания в Cron
- Создание уникального множества
- Нахождение пересечения множеств
- Необязательные аргументы в Python
- Логирование с Loguru
- Создание тестовых данных с Faker
- Извлечение аудио из видео
- Приближение чисел в Python
- Вычисление фазы комплексного числа
- Выражения-генераторы в Python
- Генерация чисел с range()
- Очистка вывода в Python
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Метод matmul для умножения матриц
- Библиотека sh: использование команд bash в Python
- Функции all и any в Python
- Удаление ссылок в Python
- Изменение элемента списка
- Получение атрибутов и методов класса
- Объединение словарей в Python
- Синхронизация доступа к ресурсам
- Удаление знаков препинания в Python
- Копирование в Python
- Работа с изображениями PIL
- Перегрузка операторов в Python
- Гибкие функции Python
- Игра Виселица на Python
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- Запуск внешних программ с subprocess
- Декораторы с аргументами в Python
- Поиск индексов подстроки
- Цикл for в Python
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Функция zip() в Python
- Копирование объектов в Python
- Тип CodeType в Python.
- Работа с коллекциями Python
- Проверка на палиндром
- Декодирование строк в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Передача параметров в Python
- Функции-генераторы в Python
- Уникальность ключей в словаре
- Сохранение Unicode в JSON
- Работа с Path в Python
