Курс Python → Операции с массивами в NumPy
NumPy предоставляет множество базовых операций для работы с массивами, включая математические операции. Одной из ключевых особенностей NumPy является возможность выполнения операций над массивами поэлементно. Это означает, что каждый элемент одного массива будет соответствовать элементу другого массива при выполнении операции.
Для выполнения математических операций над массивами в NumPy необходимо, чтобы массивы были одинаковых размеров. В противном случае будет сгенерировано исключение. Например, если у вас есть два массива a и b, то вы можете выполнить операции сложения, вычитания, умножения и деления элементов массивов a и b, используя стандартные математические операторы +, -, * и /.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# Сложение массивов
c = a + b
print(c)
# Вычитание массивов
d = a - b
print(d)
# Умножение массивов
e = a * b
print(e)
# Деление массивов
f = a / b
print(f)
В приведенном выше примере мы создаем два массива a и b, затем выполняем операции сложения, вычитания, умножения и деления элементов этих массивов. Результат каждой операции сохраняется в новом массиве, который затем выводится на экран. Обратите внимание, что каждая операция выполняется поэлементно, что позволяет легко и быстро работать с массивами в NumPy.
Таким образом, базовые операции над массивами в NumPy позволяют эффективно выполнять математические операции над массивами данных. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных, так как NumPy обеспечивает высокую скорость выполнения операций благодаря оптимизированным алгоритмам.
Другие уроки курса "Python"
- Преобразование регистра символов
- Профилирование данных с Pandas.
- Работа с файлами в Python
- Фильтрация списка чисел
- Python Ellipsis использование
- Использование подчеркивания в REPL
- Отладка в командной строке
- Встраивание HTML в Jupyter Notebook
- Именованные кортежи в Python
- Создание и инициализация объектов
- Обучение модели с указанием эпох
- Необязательные аргументы в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Проверка класса объекта
- Порядок операций в Python
- Управление браузером с Selenium
- EMOT преобразование эмодзи в текст
- Роль object и type в Python
- Создание словарей в Python
- Цикл for с enumerate() в Python
- Работа с массивами в Numpy
- Метод init в Python
- Работа со списками
- Метод lt для сортировки объектов
- Счетчик в Python: most_common()
- Нан-рефлексивность в Python
- Lambda-функция в Python: использование с map() и sum()
- Преобразование символов в нижний регистр
- Работа с изменяемыми списками
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Метод setitem в Python
- Работа с множествами в Python
- Работа с областями видимости переменных
- Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Метод ior для битовых операций
- Оператор zip в Python
- Python Менеджер контекста
- Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
- Функция enumerate() в Python
- Методы работы со списками
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Получение списка файлов в директории с использованием os
- Операторы сравнения в Python
