Python NumPy 튜토리얼의 배열 생성에 대한 자세한 설명

이 글은 Python에 대한 관련 지식을 제공합니다. 주로 Python NumPy의 배열 생성 방법을 자세히 소개합니다. 글의 샘플 코드는 Python을 배우는 데 도움이 됩니다. 필요할 경우 한 번만 사용하세요.

【관련 추천: Python3 동영상 튜토리얼】

목록을 사용하여 배열 만들기

배열은 하나의 변수에 여러 값을 저장하는 데 사용됩니다. Python에는 배열에 대한 기본 지원이 없지만 대신 Python 목록을 사용할 수 있습니다.

예:

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)

출력:

1
2
3
4
5

배열 함수를 사용하여 배열 만들기

array(데이터 유형, 값 목록) 기능은 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 데이터 유형과 값 목록이 매개변수에 지정된 배열을 만듭니다.

예:

# 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")

출력:

새로 생성된 배열은 다음과 같습니다: 1 2 3 1 5

numpy 메서드를 사용하여 배열 만들기

NumPy는 초기 자리 표시자가 있는 배열을 만드는 여러 함수를 제공합니다. 내용의. 이는 비용이 많이 드는 작업인 어레이 확장의 필요성을 최소화합니다. 예: np.zeros, np.empty 등

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C'): 주어진 모양과 유형의 새로운 배열을 임의의 값으로 반환합니다.

# 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)

출력:

행렬 b :
[ 0 1079574528]

행렬 a :
[[0 0]
[0 0]]

행렬 a :
[[ 0. 0. .]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]

numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C'): 주어진 모양의 새 배열을 반환하고 0을 입력하세요.

# 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)

출력:

행렬 b :
[0 0]

행렬 a :
[[0 0]
[0 0]]

행렬 c :
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]

배열 재구성

reshape 메소드를 사용하여 배열을 재구성할 수 있습니다. 모양의 배열(a1, a2, a3, ..., aN)을 고려하십시오. 모양을 바꾸고 다른 모양의 배열(b1, b2, b3, ..., bM)로 변환할 수 있습니다.

유일한 필수 조건은 다음과 같습니다: a1 x a2 x a3 … x aN = b1 x b2 x b3 … x bM. (즉, 배열의 원래 크기는 변경되지 않습니다.)

numpy.reshape(array, shape, order = 'C'): 배열 데이터를 변경하지 않고 배열의 모양을 변경합니다.

# 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)

출력:

원본 배열:
[0 1 2 3 4 5 6 7]

2행 4열로 재구성된 배열:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7] ]

2행 4열로 모양이 변경된 배열 :
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]

원래 배열을 3D로 모양 변경 :
[[[0 1]
[2 3]]

[[4 5]
[6 7]]]

숫자 시퀀스를 생성하기 위해 NumPy는 목록 대신 배열을 반환하는 range와 유사한 함수를 제공합니다.

arange 주어진 간격 내에서 균일하게 분포된 값을 반환합니다. step길이가 지정됩니다.

linspace 주어진 간격 내에서 균일하게 분포된 값을 반환합니다. 번호 _가 있는 요소가 반환됩니다.

arange([start,] stop[, step,][, dtype]): 간격을 기준으로 균등한 간격의 요소가 있는 배열을 반환합니다. 언급된 간격은 반 개방입니다. 즉, [시작, 중지)

# 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")

출력:

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): 간격에 균등하게 숫자 공백을 반환합니다. arange와 비슷하지만 단계 대신 샘플 번호를 사용합니다.

# 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))

출력:

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

A
[ 0. ​ 0.220397 74 0.42995 636 0.6183698 0.77637192 0.8961922
0.9719379 0.99988386 0.9786557 0.90929743]

Flat Array

Flatten 메서드를 사용하여 배열 복사본을 1차원으로 축소할 수 있습니다. 주문 매개변수를 허용합니다. 기본값은 "C"(행 우선 순서)입니다. 열 주요 순서에는 "F"를 사용하십시오.

numpy.ndarray.Flatten(order = 'C') : 1차원으로 병합된 배열의 복사본을 반환합니다.

# 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)

출력:

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

Numpy에서 배열을 만드는 방법

【 관련 권장 사항: 】

Function	Description
empty()	A를 반환 항목을 초기화하지 않고 주어진 모양과 유형의 새 배열
empty_like()	주어진 배열과 동일한 모양과 유형의 새 배열을 반환합니다.
eye()	2D 배열을 반환합니다. 대각선은 1이고 다른 위치는 0입니다.
identity()	ID의 배열을 반환합니다.
ones()	하나로 채워진 주어진 모양과 유형의 새로운 배열을 반환합니다. 주어진 배열 동일한 모양과 유형의 배열
zeros()	0으로 채워진 주어진 모양과 유형의 새 배열을 반환합니다.
zeros_like()	동일한 0의 배열을 반환합니다. 주어진 배열로 모양 및 유형
full_like()	주어진 배열과 동일한 모양 및 유형을 가진 전체 배열을 반환합니다.
array()	배열 만들기
asarray()	입력을 배열로 변환
asanyarray()	입력을 ndarray로 변환하되 ndarray를 하위 클래스로 변환
연속배열()	메모리의 연속 배열을 반환합니다(C 순서)
asmatrix()	입력을 행렬로 해석
copy()	주어진 개체의 배열 복사본을 반환
frombuffer( )	버퍼를 1차원 배열로 해석
fromfile()	텍스트 또는 바이너리 파일의 데이터로 배열 구성
fromfunction()	각 좌표에서 함수를 실행하여 구성 배열
fromiter()	반복 가능한 객체에서 새로운 1차원 배열 생성
fromstring()	문자열의 텍스트 데이터에서 초기화된 새로운 1차원 배열
loadtxt()	텍스트 파일에서 데이터 로드
arange()	주어진 간격 내에서 균등한 간격의 값을 반환합니다.
linspace()	지정된 간격 내에서 균등한 간격의 숫자를 반환합니다
logspace()	로그 스케일에 균일하게 분포된 숫자를 반환합니다.
geomspace()	로그 스케일에 균일하게 분포된 숫자를 반환합니다(기하 계열)
meshgrid()	좌표에서 좌표 행렬을 반환하는 벡터
mg그리드 ()	nd_grid 인스턴스는 조밀한 다차원 "그리드"를 반환합니다.
ogrid()	nd_grid 인스턴스는 개방형 다차원 "메쉬그리드"를 반환합니다.
diag()	대각선을 추출하거나 배열을 구성합니다. of 대각선
diagplat()	평탄화된 입력을 대각선으로 사용하는 2D 배열을 만듭니다
tri()	an 배열, 주어진 대각선과 그 아래에 하나가 있고 다른 곳에는 0이 있습니다
tril()	배열의 아래쪽 삼각형
triu()	배열의 위쪽 삼각형
vander()	Vandermonde 행렬을 생성합니다
mat()	해석 행렬로 입력
bmat()	문자열, 중첩 시퀀스 또는 배열에서 행렬 개체를 만듭니다
	Python3 비디오 자습서

위 내용은 Python NumPy 튜토리얼의 배열 생성에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!