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"
- Функции высшего порядка в Python
- Многоточие в Python
- Pillow: работа с изображениями
- Метод сравнения объектов в Python
- Оптимизация параметров в Python
- Зарезервированные слова в Python
- Создание списка дат
- Решатель судоку на Python с pygame
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Генераторы по генератору
- Представление бесконечности в Python
- Pretty-printing JSON в Python
- Проверка индексов коллекции
- split() — разделение строки
- Работа с итераторами через срезы
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Реализация метода __abs__ в Python
- Создание обратного итератора
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Конкатенация строковых литералов
- Класс-оболочка для словарей
- Модуль math: константы π и e
- Работа с Event() в threading
- Перемешивание списка с shuffle()
- Работа с NumPy.linalg
- Печать комбинаций в Python с Itertools
- Работа с CSV файлами в Python
- Копирование файлов с shutil()
- Работа с контекстными менеджерами
- Присвоение и ссылки
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Нахождение максимального значения и его индекса в списке
- Изменение элемента списка
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Метод Self в Python
- Работа с YAML в Python
- Абстракции словарей и множеств в Python
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Логирование с Loguru
- Использование подчеркивания в REPL
- Установка и использование Telegram API в Python
- Импорт с альтернативным именем
- Работа с необработанными строками
