Phenquestions
V Pythone existuje veľa knižníc na vykonávanie rôznych typov úloh. NumPy je jedným z nich. Plná forma NumPy je Numerical Python a používa sa hlavne na vedecké výpočty. Objekty viacrozmerného poľa je možné definovať pomocou tejto knižnice, ktorá sa nazýva pole Python NumPy. Na vytvorenie poľa existujú v knižnici NumPy rôzne typy funkcií. Pole NumPy možno vygenerovať zo zoznamu číselných údajov v pytóne, rozsahu údajov a náhodných údajov. Ako je možné vytvoriť pole NumPy a použiť ho na vykonávanie rôznych typov operácií, sa ukázalo v tomto výučbe.
Výhoda použitia poľa NumPy
Pole NumPy je z rôznych dôvodov lepšie ako zoznam Python. Niektoré významné výhody použitia poľa NumPy sú uvedené nižšie.
- V porovnaní so zoznamom pythónov spotrebuje menej pamäte.
- Pri rovnakom množstve dát funguje rýchlejšie ako zoznam pythónov.
- Pre niektoré konkrétne úlohy je vhodnejšie použiť namiesto zoznamu pythonov.
Podmienky
Knižnica NumPy nie je v Pythone štandardne nainštalovaná. Pred precvičením príkladov uvedených v tomto výučbe si musíte túto knižnicu nainštalovať. V tomto výučbe sa používa program Python 3+. Spustite nasledujúci príkaz z terminálu a nainštalujte NumPy v pythone 3.
$ sudo apt-get nainštalovať python3-numpyAtribúty poľa NumPy
Pole NumPy má veľa atribútov na načítanie rôznych typov informácií o poli. Niektoré z užitočných atribútov tohto poľa sú opísané nižšie.
- ndarray.ndim - Tento atribút vracia počet dimenzií pomenovaného poľa NumPy ndarray.
- ndarray.tvar - Tento atribút vracia veľkosť každej dimenzie pomenovaného poľa NumPy ndarray.
- ndarray.veľkosť - Tento atribút vracia celkový počet pomenovaných prvkov poľa NumPy ndarray.
- ndarray.veľkosť položky - Tento atribút vracia veľkosť každého pomenovaného prvku poľa NumPy ndarray.
- ndarray.dtype - Tento atribút vracia dátový typ prvkov pomenovaných poľa NumPy ndarray.
- ndarray.nbytov - Tento atribút vracia celkový počet bajtov spotrebovaných prvkami pomenovaného poľa NumPy ndarray.
Použitie poľa NumPy
V tejto časti tutoriálu sú uvedené spôsoby deklarácie jednorozmerného, dvojrozmerného a trojrozmerného poľa NumPy.
Príklad-1: Použitie jednorozmerného poľa NumPy
Nasledujúci príklad ukazuje tri spôsoby vytvorenia jednorozmerného poľa NumPy. pole () sa použilo na vytvorenie prvého jednorozmerného poľa s 10 celočíselnými číslami. usporiadať () funkcia bol použitý na vytvorenie druhého jednorozmerného poľa 10 postupných čísel. funkcia rand () bol použitý na vytvorenie tretieho jednorozmerného poľa 10 náhodných floatových čísel. Ďalej funkcia print () použil na tlač rôznych atribútov a hodnôt troch polí.
# Import NumPyimportovať numpy ako np
# Deklarujte pole NumPy v troch rôznych poliach
oneArray1 = np.pole ([7, 3, 19, 6, 3, 1, 12, 8, 11, 5])
oneArray2 = np.arange (10)
oneArray3 = np.náhodný.rand (10)
# Vytlačiť rôzne atribúty troch polí NumPy
print ("\ nRozmer prvého poľa NumPy je:", oneArray1.ndim)
print ("Veľkosť druhého poľa NumPy je:", oneArray2.veľkosť)
print ("Dátový typ tretieho poľa NumPy je:", oneArray3.dtype)
# Vytlačte hodnoty troch polí NumPy
print ("\ nHodnoty prvého poľa sú: \ n", oneArray1)
print ("Hodnoty druhého poľa sú: \ n", oneArray2)
print ("Hodnoty tretieho poľa sú: \ n", oneArray3)
Výkon:
Po vykonaní vyššie uvedeného skriptu sa zobrazí nasledujúci výstup. Výstup ukazuje, že prvé pole je 1, veľkosť druhého poľa je 10, a dátový typ tretieho poľa je float64. Tri polia boli vytlačené neskôr.
Príklad 2: Použitie dvojrozmerného poľa NumPy
Nasledujúci príklad ukazuje dva spôsoby vytvorenia dvojrozmerného poľa NumPy. Funkcia array () bola použitá na vytvorenie dvojrozmerného poľa s 2 riadkami a 3 stĺpcami s celočíselnými údajmi. Funkcia rand () bola použitá na vytvorenie dvojrozmerného poľa 2 riadkov a 4 stĺpcov s floatovými údajmi. Ďalej funkcia print () použila na tlač atribútu size a hodnôt obidvoch polí.
# Import NumPyimportovať numpy ako np
# Deklarujte dvojrozmerné pole pomocou zoznamov
twoArray1 = np.pole ([[12, 2, 27], [40, 15, 6]])
# Deklarujte dvojrozmerné pole pomocou náhodných hodnôt
twoArray2 = np.náhodný.rand (2, 4)
# Vytlačte veľkosť oboch polí
print ("Veľkosť prvého poľa:", twoArray1.veľkosť)
print ("Veľkosť druhého poľa:", twoArray2.veľkosť)
# Vytlačte hodnoty oboch polí
print ("Hodnoty prvého poľa sú: \ n", twoArray1)
print ("Hodnoty druhého poľa sú: \ n", twoArray2)
Výkon:
Po vykonaní vyššie uvedeného skriptu sa zobrazí nasledujúci výstup. Výstup ukazuje, že veľkosť prvého poľa je 6 (2 × 3) a veľkosť druhého poľa je 8 (2 × 4). Obe polia boli vytlačené neskôr.
Príklad-3: Použitie trojrozmerného poľa NumPy
Nasledujúci príklad ukazuje dva spôsoby vytvorenia trojrozmerného poľa NumPy. Funkcia array () bola použitá na vytvorenie trojrozmerného poľa celočíselných údajov. Funkcia rand () sa použila na vytvorenie trojrozmerného poľa plávajúcich údajov. Ďalej funkcia print () použila na tlač rozmerov a hodnôt oboch polí.
# Import NumPyimportovať numpy ako np
# Vytvorte trojrozmerné pole pomocou zoznamu
threeArray1 = np.pole ([[[[3, 6, 7], [7, 5, 9], [8, 5, 2]]]))
# Vytvorte trojrozmerné pole pomocou náhodných hodnôt
threeArray2 = np.náhodný.rand (2, 4, 3)
# Vytlačte rozmer oboch polí
print ("Rozmer prvého poľa:", threeArray1.ndim)
print ("Rozmer druhého poľa:", threeArray2.ndim)
# Vytlačte hodnoty oboch polí
print ("Hodnoty prvého poľa sú: \ n", threeArray1)
print ("Hodnoty druhého poľa sú: \ n", threeArray2)
Výkon:
Po vykonaní vyššie uvedeného skriptu sa zobrazí nasledujúci výstup. Výstup ukazuje, že rozmer oboch polí je 3. Obe polia boli vytlačené neskôr.
Záver
Vytváranie rôznych typov polí NumPy bolo v tejto príručke vysvetlené pomocou viacerých príkladov. Dúfam, že čitatelia budú schopní po vytvorení príkladov tohto tutoriálu vytvoriť polia NumPy.
