Comment créer un tableau dans numpy
Les méthodes Numpy pour créer des tableaux incluent l'utilisation de la fonction array() de numpy, l'utilisation de la fonction arange() de numpy, l'utilisation des fonctions zeros() et ones() de numpy, l'utilisation de la fonction linspace() de numpy et l'utilisation du module aléatoire de numpy. Introduction détaillée : 1. La fonction array() est la méthode la plus couramment utilisée pour créer un tableau dans numpy. Des tableaux, etc. peuvent être créés en transmettant des listes ou des tuples Python.
Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, Python version 3.11.4, ordinateur Dell G3.
Numpy est une bibliothèque importante pour le calcul scientifique en Python L'une des fonctions les plus basiques et les plus couramment utilisées consiste à créer des tableaux. Numpy fournit une variété de méthodes pour créer des tableaux, présentons-les ci-dessous.
1. Créez un tableau à l'aide de la fonction array() de numpy
La fonction array() est la méthode la plus couramment utilisée pour créer des tableaux dans numpy. Les tableaux peuvent être créés en transmettant une liste ou un tuple Python. Par exemple :
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个一维数组 print(a) # 输出:[1 2 3 4 5] b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建一个二维数组 print(b) # 输出:[[1 2 3] # [4 5 6]] c = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)]) # 创建一个二维数组 print(c) # 输出:[[1 2 3] # [4 5 6]]
2. Utilisez la fonction arange() de numpy pour créer un tableau
la fonction arange() peut être utilisée pour créer un tableau en fonction de la plage et de la taille de pas spécifiées. Par exemple :
import numpy as np a = np.arange(0, 10, 2) # 创建一个从0到10,步长为2的一维数组 print(a) # 输出:[0 2 4 6 8]
3. Utilisez les fonctions zeros() et ones() de numpy pour créer des tableaux. La fonction
zeros() peut être utilisée pour créer un tableau de zéros d'une forme spécifiée, Fonction ones() Peut être utilisée pour créer un tableau tout-en-un d'une forme spécifiée. Par exemple :
import numpy as np a = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的全零二维数组 print(a) # 输出:[[0. 0. 0.] # [0. 0. 0.]] b = np.ones((3, 4)) # 创建一个3行4列的全一二维数组 print(b) # 输出:[[1. 1. 1. 1.] # [1. 1. 1. 1.] # [1. 1. 1. 1.]]
4. Créez un tableau à l'aide de la fonction linspace() de numpy
La fonction linspace() peut être utilisée pour créer un tableau uniformément réparti dans une plage spécifiée. Par exemple :
import numpy as np a = np.linspace(0, 1, 5) # 创建一个从0到1,共5个元素的一维数组 print(a) # 输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
5. Utilisez le module aléatoire de numpy pour créer des tableaux
Le module aléatoire de numpy fournit certaines fonctions pour générer des tableaux de manière aléatoire. Par exemple :
import numpy as np a = np.random.rand(3, 4) # 创建一个3行4列的随机数组 print(a) # 输出:[[0.40113822 0.80949726 0.97592367 0.16899062] # [0.50186762 0.22582633 0.18496367 0.49457298] # [0.72567811 0.50345248 0.19520015 0.91236194]]
Ci-dessus sont plusieurs façons courantes de créer des tableaux dans numpy. Selon les différents besoins, choisir la méthode appropriée peut facilement créer le tableau requis.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La méthode d'utilisation d'une boucle foreach pour supprimer les éléments en double d'un tableau PHP est la suivante : parcourez le tableau, et si l'élément existe déjà et que la position actuelle n'est pas la première occurrence, supprimez-le. Par exemple, s'il existe des enregistrements en double dans les résultats de la requête de base de données, vous pouvez utiliser cette méthode pour les supprimer et obtenir des résultats sans enregistrements en double.

La comparaison des performances des méthodes de retournement des valeurs de clé de tableau PHP montre que la fonction array_flip() fonctionne mieux que la boucle for dans les grands tableaux (plus d'un million d'éléments) et prend moins de temps. La méthode de la boucle for consistant à retourner manuellement les valeurs clés prend un temps relativement long.

Le tri des tableaux multidimensionnels peut être divisé en tri sur une seule colonne et en tri imbriqué. Le tri sur une seule colonne peut utiliser la fonction array_multisort() pour trier par colonnes ; le tri imbriqué nécessite une fonction récursive pour parcourir le tableau et le trier. Les cas pratiques incluent le tri par nom de produit et le tri composé par volume de ventes et prix.

Les méthodes de copie approfondie de tableaux en PHP incluent : l'encodage et le décodage JSON à l'aide de json_decode et json_encode. Utilisez array_map et clone pour créer des copies complètes des clés et des valeurs. Utilisez Serialize et Unsérialize pour la sérialisation et la désérialisation.

La meilleure pratique pour effectuer une copie complète d'un tableau en PHP consiste à utiliser json_decode(json_encode($arr)) pour convertir le tableau en chaîne JSON, puis à le reconvertir en tableau. Utilisez unserialize(serialize($arr)) pour sérialiser le tableau en chaîne, puis désérialisez-le en un nouveau tableau. Utilisez RecursiveIteratorIterator pour parcourir de manière récursive des tableaux multidimensionnels.

La fonction array_group_by de PHP peut regrouper des éléments dans un tableau en fonction de clés ou de fonctions de fermeture, renvoyant un tableau associatif où la clé est le nom du groupe et la valeur est un tableau d'éléments appartenant au groupe.

La fonction array_group() de PHP peut être utilisée pour regrouper un tableau par une clé spécifiée afin de rechercher les éléments en double. Cette fonction fonctionne selon les étapes suivantes : Utilisez key_callback pour spécifier la clé de regroupement. Utilisez éventuellement value_callback pour déterminer les valeurs de regroupement. Comptez les éléments regroupés et identifiez les doublons. Par conséquent, la fonction array_group() est très utile pour rechercher et traiter des éléments en double.

L'algorithme de fusion et de déduplication de tableaux PHP fournit une solution parallèle, divisant le tableau d'origine en petits blocs pour un traitement parallèle, et le processus principal fusionne les résultats des blocs à dédupliquer. Étapes algorithmiques : divisez le tableau d'origine en petits blocs également alloués. Traitez chaque bloc pour la déduplication en parallèle. Fusionnez les résultats du bloc et dédupliquez à nouveau.
