Python Numpy Array là gì?
Mảng NumPy hơi giống danh sách Python, nhưng đồng thời vẫn khác rất nhiều. Đối với những bạn chưa quen với chủ đề này, hãy cùng làm rõ nó chính xác là gì và nó tốt cho mục đích gì.
Như loại tên cho đi, một mảng NumPy là một cấu trúc dữ liệu trung tâm của thư viện numpy. Tên của thư viện thực sự là viết tắt của "Numeric Python" hoặc "Numerical Python".
Tạo một mảng NumPy
Cách đơn giản nhất để tạo một mảng trong Numpy là sử dụng Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
Để chuyển đổi danh sách python thành một mảng numpy bằng cách sử dụng đối tượng np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
Để hiển thị nội dung của danh sách
numpy_array_from_list
Đầu ra
array([1, 9, 8, 3])
Trong thực tế, không cần phải khai báo một Danh sách Python. Các hoạt động có thể được kết hợp.
a = np.array([1,9,8,3])
LƯU Ý : Tài liệu khó hiểu cho biết việc sử dụng np.ndarray để tạo một mảng. Tuy nhiên, đây là phương pháp được khuyến nghị
Bạn cũng có thể tạo một mảng numpy từ Tuple
Các phép toán trên một mảng
Bạn có thể thực hiện các phép toán như cộng, trừ, chia và nhân trên một mảng. Cú pháp là tên mảng được theo sau bởi phép toán (+ .-, *, /) theo sau là toán hạng
Thí dụ:
numpy_array_from_list + 10
Đầu ra:
array([11, 19, 18, 13])
Phép toán này thêm 10 vào mỗi phần tử của mảng numpy.
Hình dạng của mảng
Bạn có thể kiểm tra hình dạng của mảng với hình dạng đối tượng đứng trước tên của mảng. Theo cách tương tự, bạn có thể kiểm tra loại bằng các loại dtypes.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Một số nguyên là một giá trị không có số thập phân. Nếu bạn tạo một mảng với số thập phân, thì kiểu sẽ thay đổi thành float.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
2 Mảng thứ nguyên
Bạn có thể thêm thứ nguyên có dấu ","
Lưu ý rằng nó phải nằm trong dấu ngoặc []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
3 Mảng thứ nguyên
Kích thước cao hơn có thể được xây dựng như sau:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Tóm lược
Dưới đây, tóm tắt các chức năng cần thiết được sử dụng với NumPy.
| Mục tiêu | Mã |
|---|---|
| Tạo mảng | mảng ([1,2,3]) |
| in hình | mảng ([.]). hình dạng |