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"
- Python-dateutil — работа с датами
- Многострочные комментарии в Python
- Python union() функция — объединение множеств
- Создание матрицы в Python
- Импорт и использование модулей в Python
- Применение промокода в Много лосося
- Форматирование строк в Python
- Работа с OpenCV
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Модуль sys: основы
- Оператор zip в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Оператор Walrus: правильное использование
- Оптимизация создания строк
- Извлечение аудио из видео
- Работа со словарями Python
- Копирование и вставка текста в Python
- Создание спинбокса в tkinter
- Расчет времени выполнения кода
- Путь к интерпретатору Python
- Очистка входных данных
- Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Распаковка с оператором *
- Фильтрация входных данных в Python
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Обмен значений переменных в Python
- Метод count() для списков
- Оператор space-invader
- Копирование объектов в Python
- Получение списка кортежей из словаря
- Python UserString — создание подклассов строк
- Операции со строками в Python
- Объединение словарей в Python
- Перебор элементов списка в Python
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Преобразование в float
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Работа с датой и временем в Python
- Различия символов в Python
- Подсказки при вводе данных в Python
- Повторение элементов списков
