Penjelasan terperinci kaedah penciptaan tatasusunan Numpy
Numpy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling biasa digunakan dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang berkuasa dan boleh melakukan pengiraan berangka dan analisis data dengan cekap. Apabila menggunakan Numpy, operasi yang paling biasa ialah mencipta tatasusunan. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah penciptaan tatasusunan dalam Numpy secara terperinci dan memberikan contoh kod tertentu.
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
Hasil keluaran:
[1 2 3 4 5]
import numpy as np arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) print(arr)
Hasil keluaran:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
import numpy as np zeros_arr = np.zeros((3, 3)) ones_arr = np.ones((2, 2)) print(zeros_arr) print(ones_arr)
Hasil keluaran:
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] [[1. 1.] [1. 1.]]
import numpy as np identity_arr = np.eye(3) print(identity_arr)
Hasil keluaran:
[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]
import numpy as np random_arr = np.random.random((2, 2)) print(random_arr)
Hasil keluaran:
[[0.85762307 0.69308004] [0.97905721 0.53119603]]
Selain kaedah di atas, Numpy juga menyediakan cara untuk mencipta tatasusunan daripada fail, rentetan, dsb., juga sebagai mencipta yang baharu dengan menyalin tatasusunan sedia ada kaedah Tatasusunan. Mengikut keperluan khusus dan sumber data, memilih kaedah yang sesuai untuk mencipta tatasusunan boleh membantu kami melaksanakan pengiraan berangka dan analisis data dengan lebih cekap.
Artikel ini memperincikan kaedah penciptaan tatasusunan yang biasa digunakan dalam Numpy dan memberikan contoh kod khusus. Dengan mempelajari kaedah ini, kami boleh mencipta tatasusunan Numpy dengan lebih fleksibel dan menerapkannya pada pelbagai tugas pengkomputeran saintifik dan analisis data. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami dan menggunakan perpustakaan Numpy.
Atas ialah kandungan terperinci Ketahui lebih lanjut tentang penciptaan tatasusunan Numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!