TechCodeview

Ndarray este obiectul matrice n-dimensional definit în numpy care stochează colecția de elemente de tip similar. Cu alte cuvinte, putem defini un ndarray ca o colecție de obiecte de tip de date (dtype).

Obiectul ndarray poate fi accesat folosind indexarea bazată pe 0. Fiecare element al obiectului Array conține aceeași dimensiune în memorie.

Crearea unui obiect ndarray

Obiectul ndarray poate fi creat folosind rutina matrice a modulului numpy. În acest scop, trebuie să importăm numpy.

 >>> a = numpy.array 

Luați în considerare imaginea de mai jos.

De asemenea, putem trece un obiect de colecție în rutina matricei pentru a crea matricea n-dimensională echivalentă. Sintaxa este dată mai jos.

 >>> numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 

Parametrii sunt descriși în tabelul următor.

Pentru a crea o matrice folosind lista, utilizați următoarea sintaxă.

 >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) 

Pentru a crea un obiect matrice multidimensional, utilizați următoarea sintaxă.

 >>> a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 

Pentru a schimba tipul de date al elementelor matricei, menționați numele tipului de date împreună cu colecția.

tipuri de arbori binari

 >>> a = numpy.array([1, 3, 5, 7], complex) 

Găsirea dimensiunilor matricei

The sunt eu funcția poate fi folosită pentru a găsi dimensiunile matricei.

 >>> import numpy as np >>> arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [9, 10, 11, 23]]) >>> print(arr.ndim) 

Găsirea dimensiunii fiecărui element de matrice

Funcția itemize este utilizată pentru a obține dimensiunea fiecărui element de matrice. Returnează numărul de octeți luați de fiecare element de matrice.

Luați în considerare următorul exemplu.

Exemplu

 #finding the size of each item in the array import numpy as np a = np.array([[1,2,3]]) print('Each item contains',a.itemsize,'bytes') 

Ieșire:

 Each item contains 8 bytes. 

Găsirea tipului de date al fiecărui element de matrice

Pentru a verifica tipul de date al fiecărui element de matrice, este utilizată funcția dtype. Luați în considerare următorul exemplu pentru a verifica tipul de date al elementelor matricei.

Exemplu

 #finding the data type of each array item import numpy as np a = np.array([[1,2,3]]) print('Each item is of the type',a.dtype) 

Ieșire:

java sort arraylist

 Each item is of the type int64 

Găsirea formei și dimensiunii matricei

Pentru a obține forma și dimensiunea matricei, se utilizează funcția de dimensiune și formă asociată matricei numpy.

Luați în considerare următorul exemplu.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4,5,6,7]]) print('Array Size:',a.size) print('Shape:',a.shape) 

Ieșire:

 Array Size: 7 Shape: (1, 7) 

Reformarea obiectelor matricei

Prin forma matricei, înțelegem numărul de rânduri și coloane ale unei matrice multidimensionale. Cu toate acestea, modulul numpy ne oferă modalitatea de a remodela matricea prin modificarea numărului de rânduri și coloane ale matricei multidimensionale.

Funcția reshape() asociată cu obiectul ndarray este utilizată pentru a remodela matricea. Acceptă cei doi parametri care indică rândul și coloanele noii forme a matricei.

Să remodelăm matricea dată în imaginea următoare.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print('printing the original array..') print(a) a=a.reshape(2,3) print('printing the reshaped array..') print(a) 

Ieșire:

 printing the original array.. [[1 2] [3 4] [5 6]] printing the reshaped array.. [[1 2 3] [4 5 6]] 

Tăiere în matrice

Tăierea în matricea NumPy este modalitatea de a extrage o serie de elemente dintr-o matrice. Tăierea în matrice este efectuată în același mod ca și în lista Python.

Luați în considerare următorul exemplu pentru a imprima un anumit element al matricei.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print(a[0,1]) print(a[2,0]) 

Ieșire:

 2 5 

Programul de mai sus tipărește 2^ndelement din 0^thindice și 0^thelement din 2^ndindex al matricei.

Linspace

Funcția linspace() returnează valorile uniform distanțate pe intervalul dat. Următorul exemplu returnează cele 10 valori separate uniform pe intervalul dat 5-15

Câte orașe din Statele Unite ale Americii

Exemplu

 import numpy as np a=np.linspace(5,15,10) #prints 10 values which are evenly spaced over the given interval 5-15 print(a) 

Ieșire:

 [ 5. 6.11111111 7.22222222 8.33333333 9.44444444 10.55555556 11.66666667 12.77777778 13.88888889 15. ] 

Găsirea maximului, minimului și sumei elementelor matricei

NumPy furnizează funcțiile max(), min() și sum() care sunt utilizate pentru a găsi maximul, minimul și respectiv suma elementelor matricei.

Luați în considerare următorul exemplu.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([1,2,3,10,15,4]) print('The array:',a) print('The maximum element:',a.max()) print('The minimum element:',a.min()) print('The sum of the elements:',a.sum()) 

Ieșire:

 The array: [ 1 2 3 10 15 4] The maximum element: 15 The minimum element: 1 The sum of the elements: 35 

NumPy Array Axis

O matrice multidimensională NumPy este reprezentată de axa unde axa-0 reprezintă coloanele și axa-1 reprezintă rândurile. Putem menționa axa pentru a efectua calcule la nivel de rând sau la nivel de coloană, cum ar fi adăugarea de elemente de rând sau coloană.

Pentru a calcula elementul maxim dintre fiecare coloană, elementul minim dintre fiecare rând și adăugarea tuturor elementelor de rând, luați în considerare următorul exemplu.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2,30],[10,15,4]]) print('The array:',a) print('The maximum elements of columns:',a.max(axis = 0)) print('The minimum element of rows',a.min(axis = 1)) print('The sum of all rows',a.sum(axis = 1)) 

Ieșire:

 The array: [[1 2 30] [10 15 4]] The maximum elements of columns: [10 15 30] The minimum element of rows [1 4] The sum of all rows [33 29] 

Găsirea rădăcinii pătrate și a abaterii standard

Funcțiile sqrt() și std() asociate matricei numpy sunt folosite pentru a găsi rădăcina pătrată și respectiv abaterea standard a elementelor matricei.

Abaterea standard înseamnă cât de mult diferă fiecare element al matricei față de valoarea medie a matricei numpy.

Luați în considerare următorul exemplu.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2,30],[10,15,4]]) print(np.sqrt(a)) print(np.std(a)) 

Ieșire:

 [[1. 1.41421356 5.47722558] [3.16227766 3.87298335 2. ]] 10.044346115546242 

Operații aritmetice pe tablou

Modulul numpy ne permite să efectuăm direct operațiile aritmetice pe tablouri multidimensionale.

programare java numere prime

În exemplul următor, operațiile aritmetice sunt efectuate pe cele două tablouri multidimensionale a și b.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2,30],[10,15,4]]) b = np.array([[1,2,3],[12, 19, 29]]) print('Sum of array a and b
',a+b) print('Product of array a and b
',a*b) print('Division of array a and b
',a/b) 

Concatenare matrice

Numpy ne oferă stivuirea verticală și stivuirea orizontală care ne permite să concatenăm două matrice multidimensionale vertical sau orizontal.

Luați în considerare următorul exemplu.

Exemplu

 import numpy as np a = np.array([[1,2,30],[10,15,4]]) b = np.array([[1,2,3],[12, 19, 29]]) print('Arrays vertically concatenated
',np.vstack((a,b))); print('Arrays horizontally concatenated
',np.hstack((a,b))) 

Ieșire:

 Arrays vertically concatenated [[ 1 2 30] [10 15 4] [ 1 2 3] [12 19 29]] Arrays horizontally concatenated [[ 1 2 30 1 2 3] [10 15 4 12 19 29]]