Numpy-Tutorial: Lernen Sie, Arrays von Grund auf zu erstellen, spezifische Codebeispiele sind erforderlich
Übersicht:
Numpy ist eine Open-Source-Mathematikbibliothek für Python, die eine große Anzahl mathematischer Funktionen und Datenstrukturen bereitstellt, insbesondere Arrays (Arrays). . Arrays sind eine sehr verbreitete und wichtige Datenstruktur beim maschinellen Lernen und bei der Datenanalyse. Daher ist es wichtig zu lernen, wie man Arrays erstellt und manipuliert. Ziel dieses Tutorials ist es, die Erstellung von Arrays in Numpy von Grund auf vorzustellen, um den Lesern einen schnellen Einstieg zu erleichtern.
import numpy as np
ndarray
verwenden, um ein eindimensionales Array zu erstellen. ndarray
函数来创建一维数组。array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array_1d)
输出:[1 2 3 4 5]
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(array_2d)
输出:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
创建全0数组
zeros_array = np.zeros((3, 4)) print(zeros_array)
输出:
[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]
创建全1数组
ones_array = np.ones((2, 3)) print(ones_array)
输出:
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
创建空数组
empty_array = np.empty((2, 2)) print(empty_array)
输出:
[[4.94e-323 9.88e-323] [1.48e-322 1.97e-322]]
arange
函数和linspace
函数来创建这样的数组。使用arange
函数创建序列数组
sequence_array = np.arange(0, 10, 2) print(sequence_array)
输出:[0 2 4 6 8]
使用linspace
函数创建序列数组
sequence_array = np.linspace(0, 1, 5) print(sequence_array)
输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
random
、rand
、randn
和randint
random_array = np.random.random((2, 3)) print(random_array)
Ein zweidimensionales Array ist eine Tabellenstruktur, die mehrere Zeilen und Spalten enthält. Wir können ein zweidimensionales Array mit verschiedenen Methoden erstellen, wobei die häufigste Methode die Verwendung einer Liste von Listen ist.
[[0.59525333 0.78593695 0.30467253] [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]
normal_array = np.random.randn(3, 3) print(normal_array)
In einigen Fällen müssen wir ein Array eines bestimmten Typs erstellen, z. B. ein Array mit nur Nullen, ein Array aller Einsen oder ein leeres Array. Numpy bietet einige Funktionen zum Erstellen dieser speziellen Array-Typen.
[[-0.96338454 -0.44881001 0.01016194] [-0.78893991 -0.32811758 0.11091332] [ 0.87585342 0.49660924 -0.52104011]]
random_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4)) print(random_int_array)
Ausgabe:
[[3 9 3 3] [1 9 7 5]]
Erstellen Sie ein Sequenzarray
In einigen Fällen möchten wir ein Sequenzarray erstellen, also ein Array mit gleichmäßigen Abständen. Numpy bietet die Funktionarange
und die Funktion linspace
zum Erstellen solcher Arrays. 🎜🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie die Funktion arange
, um ein Sequenzarray zu erstellen🎜rrreee🎜Ausgabe: [0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie zum Erstellen die Funktion linspace
ein Sequenz-Array🎜rrreee🎜 Ausgabe: [0, 0,25 0,5 0,75 1. ]🎜🎜🎜random
, rand
, randn
und randint
usw. 🎜🎜🎜🎜🎜 Erstellen Sie ein Zufallsarray. 🎜rrreee. Ausgabe: 🎜rrreee rreee🎜 Ausgabe: 🎜rr reee🎜🎜🎜 In diesem Artikel wird die Erstellung von Arrays in der Numpy-Bibliothek vorgestellt, einschließlich der Erstellung eindimensionaler und zweidimensionaler Arrays sowie der Erstellungsmethoden für bestimmte Array-Typen, Sequenz-Arrays und Zufallsarrays stellt spezifische Codebeispiele bereit. Ich hoffe, dass dieses Tutorial den Lesern helfen kann, die Erstellung von Arrays in Numpy zu verstehen und zu meistern. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumpy-Tutorial: Lernen Sie die Array-Erstellung von Grund auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!