Курс Python → Основные операции с Numpy
Библиотека Numpy предоставляет удобные средства для выполнения базовых операций с массивами. Простейшие арифметические действия, такие как сложение, вычитание, умножение и деление, могут быть легко выполнены с помощью Numpy. Однако для выполнения этих операций массивы должны быть одинаковой формы, чтобы можно было произвести элементарные операции над соответствующими элементами.
Numpy также предоставляет возможность фильтрации данных в массивах с помощью простых знаков. Например, если нужно отфильтровать все элементы массива, которые больше определенного значения, можно просто использовать знак сравнения (> или <) без необходимости использования итераторов или циклов. Это делает код более читаемым и компактным.
Кроме арифметических операций, в Numpy также доступны различные математические функции, такие как синус, косинус, экспонента и т. д. Эти функции могут быть применены к массивам целиком, что облегчает выполнение сложных вычислений и анализа данных.
import numpy as np
# Пример выполнения базовых операций
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
sum_result = arr1 + arr2
subtraction_result = arr2 - arr1
multiplication_result = arr1 * arr2
division_result = arr2 / arr1
# Пример фильтрации данных
filtered_data = arr[arr > 3]
# Пример применения математических функций
sin_values = np.sin(arr)
cos_values = np.cos(arr)
Приведенные выше примеры демонстрируют использование библиотеки Numpy для выполнения базовых операций, фильтрации данных и применения математических функций к массивам. Numpy обладает широкими возможностями и позволяет эффективно работать с массивами данных, упрощая процесс обработки информации и анализа результатов.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с комплексными числами
- Метод bool() в Python
- Экспорт внешнего файла с помощью writefile
- %pinfo: получение информации об объекте
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Использование подчеркивания в REPL
- Метод join() для объединения строк
- Тестирование времени с Freezegun
- Работа с файлами в Python
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Python enumerate() функции
- Создание списков в Python
- Отладка утечек памяти в Python
- Основные методы NumPy
- Взаимодействие с sys
- Функция print() — вывод информации
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Работа с файлами и директориями в Python.
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Динамические маршруты во Flask
- Форматирование вывода списков
- Модуль Antigravity в Python 3
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Сложные типы данных в Python
- Лямбда-функции в цикле
- Работа с словарями в Python
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Отрицательные индексы списков в Python
- Выключение компьютера с помощью Python
- Декораторы с @wraps
- Подсказки типов в Python
- Работа с массивами в Python
- Управление виртуальными средами в Python
- Деление в Python
- Метод pop() списка
- Замер времени выполнения кода
- Создание генераторов в Python
- PrettyTable: создание таблицы
- Цикл for в Python
- Локальные переменные.
- Лимиты на ресурсы Python
- Удаление элемента из списка в Python
- Поиск индекса элемента
- Функции map, filter, reduce
- Выражения-генераторы в Python
- Разрешение имен в Python
- Копирование и вставка текста в Python
- Поиск анаграмм с Counter
