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"
- Импорт модулей и пакетов в Python
- Преобразование регистра символов
- Получение ID текущего процесса
- Counter() — подсчет элементов
- Библиотека wikipedia для Python
- Функции any() и all() в Python
- Проблемы с именами переменных
- Именование переменных в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Списковый компрехеншен.
- Раздувающийся словарь в Python
- Monkey Patching в Python
- Регулярные выражения: метод match
- Удаление символа из строки
- Docstring в Python
- Разделение строки на подстроки в Python
- Переопределение метода xor в Python
- Разделение функций на этапы
- Декораторы в Python
- Функция __init__ в Python
- Распаковка элементов последовательности
- Преобразование числа в список цифр
- Передача словаря через **kwargs
- Генераторы списков
- Операторы += в Python
- Контекстный менеджер в Python
- Преобразование регистра строк
- Декоратор Ajax required
- Конкатенация строк с помощью join()
- Создание вкладок с TKinter
- Экспорт функций в Python
- Копирование объектов в Python
- Работа с изменяемыми списками
- Множества и frozenset
- Оболочка Python
- Создание новых списков в Python
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Импорт модуля из другого каталога
- Роль object и type в Python
- Создание новых списков в Python
- Регистрация на хакатоне
- Поиск индекса элемента в списке
- Python enumerate() функции
- Очистка списка от False, None, 0, «»
- Умножение строк и списков
- Обработка элементов в Python
