Как создать массив NumPy?
2 ответа
@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.
@brooklyn
Вот дополнительные примеры создания массивов NumPy с использованием различных методов:
- 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] |
- 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. ] |
- 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.