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"
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Поиск индекса элемента в списке
- Форматирование данных с помощью pprint
- JMESPath в Python
- Удаление ключей из словаря
- Обезопасьте ввод данных
- Метод hash в Python
- Сокращение ссылок с pyshorteners
- Скрытие вывода данных
- Профилирование данных с Pandas.
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Генераторы по генератору
- Функции all() и any() в Python
- Цикл for в Python
- Экспорт данных в файл.
- Pretty-printing JSON в Python
- Тип данных TypeVarTuple
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- Форматирование строк в Python
- Вызов внешних программ в Python с помощью sh
- Форматирование строк в Python
- Работа с модулем Calendar
- Объединение словарей в Python
- Делегирование в Python
- Основы слова
- Работа с модулем os в Python
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Получение списка кортежей из словаря
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Работа с итераторами в Python
- Секреты Python
- Копирование и вставка текста в Python
- Генерация UUID в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Расширение операции побитового «и» в Python
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- Экспорт данных с помощью writefile
- Методы работы со строками в Python
- Установка Home Assistant
- Monkey Patching в Python
- Функция reduce() из модуля functools
- Работа с необработанными строками
- Оператор «or» в Python
- Создание словаря в Python
- Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
- Метод __float__ в Python
- Библиотека itertools: объединение списков
