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"
- Переопределение метода delitem в Python
- Управление сессиями в Python
- Генерация строк с .join()
- Группы исключений в Python
- Оператор умножения для вектора
- Удаление символа из строки
- Оператор «and» в Python
- Красивый вывод списка
- JMESPath в Python
- Подсчет частоты элементов с Counter
- Создание файла с проверкой ошибки
- Работа с модулем random
- Оператор zip в Python
- Преобразование чисел в Python
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Методы split() и join() — Python строк.
- Проверка наличия элемента в списке
- Оператор in в Python
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Преобразование в float
- Работа с f-строками 2.0
- Глобальные переменные в Python
- Преобразование генераторов в циклы
- Распаковка аргументов в Python
- Поиск самого частого элемента
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Выход из профиля в Django
- Экспорт функций в Python
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
- Использование super() в Python
- Принципы Zen of Python
- Работа с очередями в Python
- Комментарии в Python
- Создание графиков в терминале
- Хэш-функции и метод цепочек
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Итерация по копии коллекции
- Генераторы в Python
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Функция с **kwargs в Python
- Параллельные вычисления в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Кортеж в Python: создание и использование
- Измерение времени выполнения кода
- Построение графиков в Matplotlib
- Распаковка аргументов в Python
- Список импортированных модулей в Python
