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"
- Сравнение def и lambda в Python
- Печать календаря
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Определение функций с необязательными аргументами
- Обратный список чисел
- Установка и обучение ChatterBot
- Стать Python-разработчиком
- Срезы в Python
- Метод join() для объединения элементов
- Python 3.12: Псевдонимы типов
- Метод remove() для удаления элемента из списка
- Работа с контекстными менеджерами
- Работа с модулем os в Python
- Условные выражения в Python
- Логические операторы в Python
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Получение атрибутов и методов класса
- Распаковка элементов массива
- Переворот списка в Python
- Подсказки типов в Python
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Применение функции к списку
- Использование html-скриптов в Jupyter Notebook
- Работа с библиотекой requests
- Изменение списка срезами
- Преобразование чисел в Python
- Обработка ошибок в Python
- Хэш-функции в Python
- Объединение словарей в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Настройка логгера Logzero
- Импорт классов из другого файла
- Управление виртуальными окружениями в Python
- Проверка типов с помощью isinstance
- Методы работы со строками в Python
- Вычисление фазы комплексного числа
- Измерение времени выполнения
- Оператор «not» в Python
- Изменение объектов в Python
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Работа с zip-архивами в Python
- Транспонирование матрицы в Python
- split() без разделителя
