Ausführliche Erklärung der Array-Erstellung im Python NumPy-Tutorial

Dieser Artikel vermittelt Ihnen relevantes Wissen über Python. Er stellt hauptsächlich die Erstellungsmethode von Arrays in Python NumPy im Detail vor, die für uns beim Erlernen von Python hilfreich ist es, wenn Sie es einmal brauchen.

【Verwandte Empfehlung: Python3-Video-Tutorial】

Verwenden Sie eine Liste, um ein Array zu erstellen

Arrays werden verwendet, um mehrere Werte in einer Variablen zu speichern. Python bietet keine integrierte Unterstützung für Arrays, aber stattdessen können Python-Listen verwendet werden.

Beispiel:

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr1 = ["geeks", "for", "geeks"]

# 用于创建数组的 Python 程序
 
# 使用列表创建数组
    arr=[1, 2, 3, 4, 5]
    for i in arr:
        print(i)

Ausgabe:

1
2
3
4
5

Verwenden Sie die Array-Funktion, um ein Array zu erstellen (Datentyp, Werteliste)

Funktion wird verwendet Erstellen Sie ein Array, dessen Datentyp und Werteliste in den Parametern angegeben sind.

Beispiel:

# 演示 array() 工作的 Python 代码
  
# 为数组操作导入“array”
import array
  
# 用数组值初始化数组
# 用有符号整数初始化数组
arr = array.array('i', [1, 2, 3]) 
 
# 打印原始数组
print ("The new created array is : ",end="")
for i in range (0,3):
    print (arr[i], end=" ")
 
print ("\r")

Ausgabe:

Das neu erstellte Array ist: 1 2 3 1 5

Numpy-Methoden zum Erstellen von Arrays verwenden

NumPy bietet mehrere Funktionen zum Erstellen eines Arrays mit Platzhaltern Array der Inhalte. Dadurch wird die Notwendigkeit minimiert, das Array zu vergrößern, was ein kostspieliger Vorgang ist. Zum Beispiel: np.zeros, np.empty usw.

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C'):

Gibt ein neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs mit Zufallswerten zurück.

# 说明 numpy.empty 方法的 Python 代码
 
import numpy as geek
 
b = geek.empty(2, dtype = int)
print("Matrix b : \n", b)
 
a = geek.empty([2, 2], dtype = int)
print("\nMatrix a : \n", a)
 
c = geek.empty([3, 3])
print("\nMatrix c : \n", c)

Ausgabe:

Matrix b:

[ 0 1079574528]

Matrix a:
[[0 0]
[0 0]]

Matrix a:
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]

numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C'):

Gibt ein neues Array der angegebenen Form zurück und Geben Sie , mit Null ein.

# 说明 numpy.zeros 方法的 Python 程序
 
import numpy as geek
 
b = geek.zeros(2, dtype = int)
print("Matrix b : \n", b)
 
a = geek.zeros([2, 2], dtype = int)
print("\nMatrix a : \n", a)
 
c = geek.zeros([3, 3])
print("\nMatrix c : \n", c)

Ausgabe:

Matrix b:

[0 0]

Matrix a:
[[0 0]
[0 0]]

Matrix c:
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]


Umformen des Arrays

Wir können die

-Methode verwenden, um das Array umzuformen. Betrachten Sie ein Array mit Formen (a1, a2, a3, ..., aN). Wir können es umformen und in eine andere Formanordnung umwandeln (b1, b2, b3, ..., bM).

Die einzige erforderliche Bedingung ist: a1 x a2 x a3 … x aN = b1 x b2 x b3 … x bM. (d. h. die ursprüngliche Größe des Arrays bleibt unverändert.) reshape

numpy.reshape(array, shape, order = 'C'):

Das Array umformen, ohne die Array-Daten zu ändern.

# 说明 numpy.reshape() 方法的 Python 程序
 
import numpy as geek
 
array = geek.arange(8)
print("Original array : \n", array)
 
# 具有 2 行和 4 列的形状数组
array = geek.arange(8).reshape(2, 4)
print("\narray reshaped with 2 rows and 4 columns : \n", array)
 
# 具有 2 行和 4 列的形状数组
array = geek.arange(8).reshape(4 ,2)
print("\narray reshaped with 2 rows and 4 columns : \n", array)
 
# 构造 3D 数组
array = geek.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print("\nOriginal array reshaped to 3D : \n", array)

Ausgabe:

Ursprüngliches Array:

[0 1 2 3 4 5 6 7]

Array umgeformt mit 2 Zeilen und 4 Spalten:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7] ]

Array umgestaltet mit 2 Zeilen und 4 Spalten:
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]

Ursprüngliches Array umgestaltet in 3D:
[[[0 1]
[2 3]]

[[4 5]
[6 7]]]


Um Zahlenfolgen zu erstellen, bietet NumPy eine Funktion ähnlich wie range, die ein Array anstelle einer Liste zurückgibt.

arange

Gibt gleichmäßig verteilte Werte innerhalb eines bestimmten Intervalls zurück. Die

Schrittlänge wird angegeben. linspace

Gibt gleichmäßig verteilte Werte innerhalb eines bestimmten Intervalls zurück. Das Element mit

Nummer _ wird zurückgegeben. arange([start,] stop[, step,][, dtype]):

Gibt ein Array mit gleichmäßig verteilten Elementen basierend auf dem Intervall zurück. Die genannten Intervalle sind halboffen, also [Start, Stopp)

# 说明 numpy.arange 方法的 Python 编程
 
import numpy as geek
 
print("A\n", geek.arange(4).reshape(2, 2), "\n")
 
print("A\n", geek.arange(4, 10), "\n")
 
print("A\n", geek.arange(4, 20, 3), "\n")

Ausgabe:

A

[[0 1]

[2 3]]

A
[4 5 6 7 8 9]

A
[ 4 7 10 13 16 19 ]

numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True, retstep = False, dtype = None):

Gibt den numerischen Raum gleichmäßig in Intervallen zurück. Wie arange, aber anstelle von Schritt werden Beispielnummern verwendet.

# 说明 numpy.linspace 方法的 Python 编程
 
import numpy as geek
 
# 重新设置为 True
print("B\n", geek.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True), "\n")
 
# 长期评估 sin()
x = geek.linspace(0, 2, 10)
print("A\n", geek.sin(x))

Ausgabe:

B

(Array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)

A
[ 0. ​ ​ 0.220397 74 95636 0,6183698 0,77637192 0,8961922
0,9719379 0,99988386 0,9786557 0,90929743]


Flat Array

Wir können die Flatten-Methode verwenden, um eine Kopie eines Arrays in eine Dimension zu reduzieren. Es akzeptiert einen Bestellparameter. Der Standardwert ist „C“ (für Zeilenreihenfolge). Verwenden Sie „F“ für die Hauptreihenfolge der Spalten.

numpy.ndarray.flatten(order = 'C')

: Gibt eine auf eine Dimension reduzierte Kopie des Arrays zurück.

# 说明 numpy.flatten() 方法的 Python 程序
 
import numpy as geek
 
array = geek.array([[1, 2], [3, 4]])
 
# 使用扁平化方法
array.flatten()
print(array)
 
#使用扁平化方法
array.flatten('F')
print(array)

Ausgabe:

[1, 2, 3, 4]
[1, 3, 2, 4]

Methods, um Arrays in Numpy

ascontiguousarray() Gibt ein zusammenhängendes Array im Speicher zurück (C-Reihenfolge)asmatrix()Interpretiert die Eingabe als Matrixcopy()Gibt eine Array-Kopie des angegebenen Objekts zurückfrombuffer ( )Interpretieren Sie den Puffer als eindimensionales Arrayfromfile()Konstruieren Sie ein Array aus Daten in einer Text- oder Binärdatei fromfunction()Konstruieren Sie, indem Sie eine Funktion für jedes Koordinaten-Array ausführen fromiter() Erstellen Sie ein neues eindimensionales Array aus einem iterierbaren Objekt fromstring() Ein neues eindimensionales Array, das aus Textdaten in einem String initialisiert wird loadtxt() Daten aus einer Textdatei ladenarange()Gibt gleichmäßig verteilte Werte innerhalb eines bestimmten Intervalls zurücklinspace()Gibt gleichmäßig verteilte Zahlen innerhalb eines angegebenen Intervalls zurück logspace() Gibt Zahlen zurück, die gleichmäßig auf der logarithmischen Skala verteilt sind.geomspace()Gibt Zahlen zurück, die auf der logarithmischen Skala gleichmäßig verteilt sind (geometrische Reihe). nd_grid-Instanz, die ein dichtes mehrdimensionales „Gitter“ zurückgibt nd_grid-Instanz, die ein offenes mehrdimensionales „Meshgrid“ zurückgibt Diagonalen extrahieren oder ein Array erstellen von DiagonalenErstellen Sie ein 2D-Array, das die abgeflachte Eingabe als Diagonalen verwendetein Array, es gibt eine an und unter der angegebenen Diagonale und an anderer Stelle gibt es Nullen unteres Dreieck des Arraysoberes Dreieck des Arrayserzeugt eine Vandermonde-Matrixinter prets die Eingabe als Matrixerstellt ein Matrixobjekt aus einer Zeichenfolge, einer verschachtelten Sequenz oder einem Array【 Verwandte Empfehlungen: Python3-Video-Tutorial】

function	Description
eMpty ()	Return a zu erstellen Neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs, ohne die Einträge zu initialisieren
empty_like()	Gibt ein neues Array der gleichen Form und des gleichen Typs wie das angegebene Array zurück.
eye()	Gibt ein 2D-Array zurück Die diagonale Linie ist 1 und die anderen Positionen sind 0. ?? das angegebene Array Arrays derselben Form und desselben Typs
zeros()	Gibt ein neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs zurück, gefüllt mit Nullen
zeros_like()	Gibt ein Array derselben Nullen zurück Form und Typ wie das angegebene Array
full_like()	Gibt ein vollständiges Array mit derselben Form und demselben Typ wie das angegebene Array zurück. ??
	mgrid ()
	ogrid()
	diag()
	diagflat()
	tri()
	tril()
	triu()
	vander()
	mat()
	bmat()

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung der Array-Erstellung im Python NumPy-Tutorial. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!