Курс Python → Работа с NumPy массивами
NumPy — это мощная библиотека языка Python, которая предоставляет возможность работать с большими многомерными массивами и матрицами. Она также включает в себя обширный набор высокоуровневых математических функций, которые позволяют выполнять различные операции с этими массивами быстро и эффективно.
Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив, который в библиотеке называется numpy.ndarray. Этот массив состоит из элементов одного типа данных, обычно чисел. NumPy предоставляет мощные инструменты для работы с такими массивами, включая возможность выполнять арифметические операции, индексацию, слайсинг и многое другое.
Для начала работы с NumPy необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью пакетного менеджера pip, используя команду pip install numpy. После установки библиотеки можно импортировать ее в свой проект с помощью команды import numpy as np.
import numpy as np
# Создание одномерного массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Вывод размерности массива
print(arr.shape)
# Создание двумерного массива
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Вывод элемента массива
print(arr_2d[1, 2])
Приведенный выше пример демонстрирует основные операции с массивами в NumPy, такие как создание одномерного и двумерного массивов, вывод их размерности и доступ к элементам массива по индексу. NumPy предлагает еще множество других функций и методов, которые делают работу с многомерными массивами более удобной и эффективной.
Другие уроки курса "Python"
- Разделение функций на этапы
- Цикл for в Python
- Изменение элемента списка
- Генераторы списков в Python
- Преобразование range в итератор
- Хеши в Python
- Оператор in и not in в Python
- Создание и операции с дробями
- Оператор is в Python
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Вывод символов строки в Python
- Склеивание строк без циклов
- Функция format() в Python
- Слияние словарей в Python 3.9
- Перемешивание списка с shuffle()
- Глобальные переменные в Python
- Инвертирование словаря
- Тестирование времени с Freezegun
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Сортировка в Python
- Перегрузка операторов в Python
- Инициализация структур данных
- Распаковка элементов массива
- Новшества Flask 2.0
- Работа с временем в Python
- Разделение строки в Python
- Метод append() для списка
- Объявление переменных в Python
- Конвертация изображений в PDF
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Настройка нарезки списков
- Списковый компрехеншен.
- Проверка переменных окружения в Python
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Сравнение строк в Python
- Определение объема памяти объекта
- Проверка надежности пароля на Python
- Измерение времени выполнения кода с использованием time
- Загрузка постов Instagram
- Метод ipow для возведения в степень
- Замыкания в Python
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Отладчик pdb: начало работы
- Установка random seed в Python
- Метод hash в Python
- Участие в LP стейкинге Waves
- Удаление ключа из словаря
