Как создать массив NumPy?

Пользователь

от brooklyn , в категории: Python , год назад

Как создать массив NumPy?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от carlo.cummerata , год назад

@brooklyn 

Чтобы создать массив NumPy в Python, сначала нужно установить библиотеку NumPy. Это можно сделать с помощью пакетного менеджера pip командой:

1
pip install numpy


После установки NumPy можно создать массив. Вот несколько примеров:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
import numpy as np

# Создание одномерного массива
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1) # [1 2 3 4 5]

# Создание двумерного массива
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]

# Создание трехмерного массива
arr3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr3)
# [[[1 2]
#   [3 4]]

#  [[5 6]
#   [7 8]]]


Также можно создать массивы заполненные нулями или единицами, а также массивы, заполненные случайными числами. Для этого используются функции np.zeros(), np.ones() и np.random.rand(), соответственно. Вот примеры:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
import numpy as np

# Создание массива заполненного нулями
arr_zeros = np.zeros((3, 4))
print(arr_zeros)
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

# Создание массива заполненного единицами
arr_ones = np.ones((2, 3, 4))
print(arr_ones)
# [[[1. 1. 1. 1.]
#   [1. 1. 1. 1.]
#   [1. 1. 1. 1.]]

#  [[1. 1. 1. 1.]
#   [1. 1. 1. 1.]
#   [1. 1. 1. 1.]]]

# Создание массива со случайными числами
arr_random = np.random.rand(2, 3)
print(arr_random)
# [[0.41525011 0.1978404  0.68476543]
#  [0.50978052 0.95341234 0.06284435]]


Это только некоторые из множества способов создания массивов в NumPy. Существует множество других методов и опций, которые можно использовать для создания массивов, в зависимости от нужд пользователя.

Пользователь

от ella , 20 дней назад

@brooklyn 

Вот дополнительные примеры создания массивов NumPy с использованием различных методов:

  1. Создание последовательности чисел с помощью функции arange():
1
2
3
4
5
import numpy as np

# Создание массива из чисел от 0 до 9
arr_arange = np.arange(10)
print(arr_arange)  # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]


  1. Создание массива с равномерно разделенными значениями с помощью функции linspace():
1
2
3
4
5
import numpy as np

# Создание массива из 5 равномерно разделенных чисел от 0 до 10
arr_linspace = np.linspace(0, 10, 5)
print(arr_linspace)  # [ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]


  1. Создание массива с элементами, вычисленными с помощью функции:
1
2
3
4
5
6
7
8
import numpy as np

# Создание массива с элементами, вычисленными с помощью lambda-функции
arr_lambda = np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3))
print(arr_lambda)
# [[0. 1. 2.]
#  [1. 2. 3.]
#  [2. 3. 4.]]


Также в NumPy доступны различные функции и методы для создания специализированных массивов, таких как массивы диагональных элементов, единичные матрицы, массивы со случайными целыми числами и другие. Узнать больше о создании массивов в NumPy можно в официальной документации библиотеки.