Курс Python → Основные операции с библиотекой Numpy
Библиотека Numpy предоставляет простой и эффективный способ выполнения базовых операций над массивами данных. Одной из основных возможностей является выполнение арифметических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление. Однако, для выполнения этих операций массивы должны быть одинаковой формы, чтобы операции были корректно выполнены.
Важно отметить, что фильтрация данных также может быть легко выполнена с использованием библиотеки Numpy. Например, если необходимо отфильтровать элементы массива, можно просто использовать соответствующий оператор (например, >, <, ==) без необходимости использования итераторов или циклов.
Кроме того, библиотека Numpy предоставляет доступ к различным математическим операциям, таким как вычисление синуса, косинуса и других тригонометрических функций. Это позволяет выполнять сложные математические вычисления с массивами данных с минимальными усилиями.
import numpy as np
# Пример выполнения арифметических операций
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 + arr2
print(result)
# Пример фильтрации данных
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
filtered_data = data[data > 20]
print(filtered_data)
# Пример использования математических операций
angles = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
sin_values = np.sin(angles)
print(sin_values)Приведенные выше примеры кода демонстрируют простоту и эффективность использования библиотеки Numpy для выполнения базовых операций над массивами данных. Благодаря широкому спектру функций и операторов, разработчики могут легко выполнять как простые арифметические операции, так и сложные математические вычисления с массивами данных.
Другие уроки курса "Python"
- Списки в Python: основы
- Удаление дубликатов из списка
- Параллельные вычисления в Python
- Шаблоны Flask: условия и циклы
- Аннотации типов в Python
- Преобразование символов в нижний регистр
- Удаление элемента по индексу в Python
- Операторы присваивания в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Объединение множеств в Python
- Конкатенация строк в Python
- Генераторы в Python
- Расчет времени выполнения
- Использование обратной косой черты в f-строках
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Создание лямбда-функций
- Регулярные выражения в Python
- Метод __int__ в Python
- Структурирование именованных констант
- Функция rsplit() в Python
- Поиск частого элемента
- Лямбда-функции для min/max
- Открытие и запись файлов
- Удаление элементов из списка
- Экранирование символов в Python
- Основы слова
- Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
- Названия переменных
- Работа с Enum в Python3.
- Метод matmul для умножения матриц
- Работа с f-строками 2.0
- Проекты на Python
- Изменение списка срезами
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Область видимости переменных
- Условные выражения в Python
- Переопределение метода __floordiv__
- Преобразование в float
- Проверка однородности элементов списка
- Метод округления чисел
- Работа с итераторами через срезы
- Представление бесконечности в Python
- Метод bool() в Python
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Поиск с помощью регулярных выражений
- Функция findall() для поиска вхождений строки
