Numpy : un outil puissant pour construire des tableaux efficacement

Numpy : un outil puissant pour créer rapidement des tableaux

Numpy (Numerical Python) est l'une des bibliothèques de calcul scientifique couramment utilisées en Python. Elle fournit des objets de tableau multidimensionnels efficaces et les fonctions d'opération correspondantes, qui peuvent effectuer de grandes tâches. opérations de données à grande échelle et constitue également la base de nombreuses autres bibliothèques de calcul scientifique. Dans des domaines tels que la science des données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, les opérations efficaces sur les tableaux de numpy sont indispensables, et l'utilisation de numpy pour créer rapidement des tableaux est l'une de ses fonctions importantes.

Numpy fournit une variété de méthodes pour créer des tableaux. Voici quelques méthodes couramment utilisées, ainsi que des exemples de code spécifiques.

1. Créez un tableau à l'aide d'une liste python
   Utilisez la fonction np.array() pour convertir une liste python en un tableau numpy.

   import numpy as np
   
   list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
   array1 = np.array(list1)
   print(array1)

   Résultat de sortie :

   [1 2 3 4 5]

2. Utilisez les fonctions fournies par numpy pour créer un tableau d'un type spécifique
   Par exemple, utilisez la fonction np.zeros() pour créer un tableau entièrement nul et utilisez le np. fonction ones() pour créer un tableau de tableaux composé uniquement de uns, utilisez la fonction np.arange() pour créer un tableau de séquences arithmétiques.

   import numpy as np
   
   # 创建全零数组
   zero_array = np.zeros((2, 3))
   print(zero_array)
   
   # 创建全一数组
   ones_array = np.ones((2, 3))
   print(ones_array)
   
   # 创建等差数列数组
   arange_array = np.arange(1, 10, 2)
   print(arange_array)

   Résultat de sortie :

   [[0. 0. 0.]
    [0. 0. 0.]]
   
   [[1. 1. 1.]
    [1. 1. 1.]]
   
   [1 3 5 7 9]

3. Utilisez la fonction aléatoire fournie par numpy pour créer un tableau aléatoire
   numpy fournit une variété de fonctions aléatoires qui peuvent être utilisées pour créer différents types de tableaux aléatoires.

   import numpy as np
   
   # 创建随机数组
   random_array = np.random.random((2, 3))
   print(random_array)
   
   # 创建随机整数数组
   randint_array = np.random.randint(1, 10, (2, 3))
   print(randint_array)
   
   # 创建服从正态分布的随机数组
   normal_array = np.random.normal(0, 1, (2, 3))
   print(normal_array)

   Résultat de sortie :

   [[0.95013914 0.51356046 0.59365896]
    [0.60093207 0.66674617 0.41265148]]
   
   [[9 5 7]
    [2 3 5]]
   
   [[ 0.0748576  -0.3003907   0.89676223]
    [ 0.11659403 -0.45642916 -2.63455294]]

4. Utilisez les fonctions spéciales fournies par numpy pour créer des tableaux spéciaux
   numpy fournit des fonctions spéciales pour créer des types spéciaux de tableaux, tels que np.eye() peut créer la matrice d'identité, np. linspace() peut créer des tableaux régulièrement espacés.

   import numpy as np
   
   # 创建单位矩阵
   eye_array = np.eye(3)
   print(eye_array)
   
   # 创建均匀间隔的数组
   linspace_array = np.linspace(0, 1, 5)
   print(linspace_array)

   Résultat de sortie :

   [[1. 0. 0.]
    [0. 1. 0.]
    [0. 0. 1.]]
   
   [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

Grâce aux méthodes courantes ci-dessus, nous pouvons créer rapidement différents types de tableaux. Dans les applications pratiques, l'utilisation de numpy pour créer rapidement des tableaux peut considérablement améliorer l'efficacité du traitement des données, tout en améliorant la lisibilité et la maintenabilité du code. Par conséquent, pour les data scientists Python et les ingénieurs en apprentissage automatique, la maîtrise de la création rapide de tableaux numpy est une compétence de base essentielle.

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!