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"
- Методы работы со строками в Python
- Отладка в Python
- Работа с NumPy массивами
- Капитализация строк
- Генератор бросков кубиков
- Методы сравнения множеств
- Работа с файлами в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Получение ID процесса
- Python Метод Union Множеств
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Печать календаря
- Генераторы в Python
- Установка пакета в Python
- Однострочники Python
- Класс-оболочка для словарей
- Функция pow() — возвести число в степень
- Декораторы в Python
- Обезопасьте ввод данных
- Создание генераторов
- Удаление специальных символов
- Ветвление выражения в Python
- Сокращение ссылок с pyshorteners
- Замыкания в Python
- Работа с срезами в Numpy
- Зарезервированные слова в Python
- Оптимизация создания строк
- Использование super() в Python
- Python Calendar Usage
- Возврат нескольких значений из функции
- Тестирование модели в PyTorch
- Хранение данных
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Функция zip() для объединения списков
- Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
- Тип данных TypeVarTuple
- Операции с кортежами
- Встроенные функции Python
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Оператор «not» в Python
- Сохранение Unicode в JSON
- Создание словарей в Python
- Обратное распространение ошибки
- Переопределение метода __pow__
- Работа с zip-архивами в Python
