Numpy を使用して多次元配列をすばやく作成するためのヒント
Numpy を使用して多次元配列をすばやく作成するためのヒント
Numpy は、Python で最も一般的に使用される科学計算ライブラリの 1 つです。効率的な多次元配列 ( ndarray) オブジェクトを作成し、さまざまな配列演算と数学演算をサポートします。データ分析や数値計算では、多くの場合、多次元配列を作成して操作する必要があります。この記事では、Numpy を使用して多次元配列をすばやく作成するためのテクニックをいくつか紹介し、具体的なコード例を添付します。
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1 次元配列の作成
Numpy の 1 次元配列は、リスト オブジェクトを使用して直接作成できます。たとえば、1 ~ 5 の整数を含む 1 次元配列を作成するには、次のコードを使用できます:import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
ログイン後にコピー出力結果は次のようになります: [1 2 3 4 5]。
2 次元配列の作成
2 次元配列を作成する場合、リストのリストを使用してデータを行列形式で表すことができます。たとえば、3 行 3 列の 2 次元配列を作成するには、次のコードを使用できます。import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr)
ログイン後にコピー出力結果は次のとおりです。
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
ログイン後にコピーさらに、次のコードを使用することもできます。特定の形状の 2 次元配列を作成するために Numpy が提供するいくつかの関数。たとえば、3 行 3 列のすべてゼロの行列を作成するには、次のコードを使用できます:
import numpy as np arr = np.zeros((3, 3)) print(arr)
ログイン後にコピー出力結果は次のとおりです:
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]
ログイン後にコピーCreate多次元配列
Numpy は任意の次元の配列の作成をサポートしています。たとえば、3 行、3 列、3 つの深さの 3 次元配列を作成するには、次のコードを使用できます。import numpy as np arr = np.array([[[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, 26, 27]]]) print(arr)
ログイン後にコピー出力結果は次のとおりです。
[[[ 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 26 27]]]
ログイン後にコピーNumpy が提供する関数を使用して、特定の形状の配列を作成します。
実際のアプリケーションでは、特定の形状の配列を作成する必要がある場合があります。 Numpy には、これらの配列を簡単に作成するための関数がいくつか用意されています。例:- np.zeros(shape): すべてゼロの配列を作成します。shape は、形状を表すタプル パラメータです。
- np.ones(shape): all-one 配列を作成します。形状パラメーターは上記と同じです。
- np.full(shape, value): 指定された形状の配列を作成します。各要素は同じ値 value を持ちます。
- np.eye(N): N 行 N 列の単位行列を作成します。
- np.random.random(shape): 0 から 1 の範囲の要素を含む、指定された形状のランダムな配列を作成します。
次にいくつかの例を示します:
import numpy as np arr_zeros = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的全零数组 print(arr_zeros) arr_ones = np.ones((2, 3)) # 创建一个2行3列的全一数组 print(arr_ones) arr_full = np.full((2, 3), 5) # 创建一个2行3列的数组,每个元素都是5 print(arr_full) arr_eye = np.eye(3) # 创建一个3行3列的单位矩阵 print(arr_eye) arr_random = np.random.random((2, 3)) # 创建一个2行3列的随机数组 print(arr_random)
ログイン後にコピー出力結果は次のとおりです:
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] [[5 5 5] [5 5 5]] [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] [[0.34634205 0.24187985 0.32349873] [0.76366044 0.10267694 0.07813336]]
ログイン後にコピー
提供されているさまざまな手法を使用して多次元配列を作成します。 Numpy を使用すると、さまざまな形状の配列を簡単に作成し、科学計算やデータ分析に使用できます。同時に、Numpy は、多次元配列の計算タスクを効率的に処理できる豊富な配列演算関数と数学的演算メソッドも提供します。 Numpy を科学計算やデータ分析に使用するユーザーにとって、多次元配列を迅速に作成するスキルを習得することは非常に重要です。
以上がNumpy を使用して多次元配列をすばやく作成するためのヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
