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Arrays werden verwendet, um mehrere Werte in einer Variablen zu speichern. Python bietet keine integrierte Unterstützung für Arrays, aber stattdessen können Python-Listen verwendet werden.
Beispiel:
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)
Ausgabe:
1
2
3
4
5
Beispiel:
# 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")
Das neu erstellte Array ist: 1 2 3 1 5
NumPy bietet mehrere Funktionen zum Erstellen eines Arrays mit Platzhaltern Array der Inhalte. Dadurch wird die Notwendigkeit minimiert, das Array zu vergrößern, was ein kostspieliger Vorgang ist. Zum Beispiel: np.zeros, np.empty usw.Numpy-Methoden zum Erstellen von Arrays verwenden
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C'):
Gibt ein neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs mit Zufallswerten zurück.# 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)
Matrix b:
[ 0 1079574528]Gibt ein neues Array der angegebenen Form zurück und Geben Sie , mit Null ein.Matrix a:
numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C'):
[[0 0]
[0 0]]
Matrix a:
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
# 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)
Matrix b:
[0 0]Wir können dieMatrix a:
[[0 0]
[0 0]]
Matrix c:
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
Umformen des Arrays
Die einzige erforderliche Bedingung ist: a1 x a2 x a3 … x aN = b1 x b2 x b3 … x bM. (d. h. die ursprüngliche Größe des Arrays bleibt unverändert.) reshape
numpy.reshape(array, shape, order = 'C'):
Das Array umformen, ohne die Array-Daten zu ändern.# 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)
Ursprüngliches Array:
[0 1 2 3 4 5 6 7]Array umgeformt mit 2 Zeilen und 4 Spalten:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7] ]
Array umgestaltet mit 2 Zeilen und 4 Spalten:
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]
Ursprüngliches Array umgestaltet in 3D:
[[[0 1]
[2 3]]
[[4 5]
[6 7]]]
Um Zahlenfolgen zu erstellen, bietet NumPy eine Funktion ähnlich wie range, die ein Array anstelle einer Liste zurückgibt.
arange
Gibt gleichmäßig verteilte Werte innerhalb eines bestimmten Intervalls zurück. DieSchrittlänge wird angegeben. linspace
Gibt gleichmäßig verteilte Werte innerhalb eines bestimmten Intervalls zurück. Das Element mitNummer _ wird zurückgegeben. arange([start,] stop[, step,][, dtype]):
Gibt ein Array mit gleichmäßig verteilten Elementen basierend auf dem Intervall zurück. Die genannten Intervalle sind halboffen, also [Start, Stopp)# 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")
A
[[0 1][2 3]]Gibt den numerischen Raum gleichmäßig in Intervallen zurück. Wie arange, aber anstelle von Schritt werden Beispielnummern verwendet.numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True, retstep = False, dtype = None):
A
[4 5 6 7 8 9]
A
[ 4 7 10 13 16 19 ]
# 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))
B
(Array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)Wir können die Flatten-Methode verwenden, um eine Kopie eines Arrays in eine Dimension zu reduzieren. Es akzeptiert einen Bestellparameter. Der Standardwert ist „C“ (für Zeilenreihenfolge). Verwenden Sie „F“ für die Hauptreihenfolge der Spalten.A
[ 0. 0.220397 74 95636 0,6183698 0,77637192 0,8961922
0,9719379 0,99988386 0,9786557 0,90929743]
Flat Array
numpy.ndarray.flatten(order = 'C')
: Gibt eine auf eine Dimension reduzierte Kopie des Arrays zurück.# 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)
[1, 2, 3, 4]
[1, 3, 2, 4]
function | Description |
---|---|
eMpty () | Return a zu erstellen Neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs, ohne die Einträge zu initialisieren |
empty_like() | Gibt ein neues Array der gleichen Form und des gleichen Typs wie das angegebene Array zurück. |
eye() | Gibt ein 2D-Array zurück Die diagonale Linie ist 1 und die anderen Positionen sind 0. ?? das angegebene Array Arrays derselben Form und desselben Typs |
zeros() | Gibt ein neues Array der angegebenen Form und des angegebenen Typs zurück, gefüllt mit Nullen |
zeros_like() | Gibt ein Array derselben Nullen zurück Form und Typ wie das angegebene Array |
full_like() | Gibt ein vollständiges Array mit derselben Form und demselben Typ wie das angegebene Array zurück. ?? |
Gibt ein zusammenhängendes Array im Speicher zurück (C-Reihenfolge) | |
Interpretiert die Eingabe als Matrix | |
Gibt eine Array-Kopie des angegebenen Objekts zurück | |
Interpretieren Sie den Puffer als eindimensionales Array | |
Konstruieren Sie ein Array aus Daten in einer Text- oder Binärdatei | |
Konstruieren Sie, indem Sie eine Funktion für jedes Koordinaten-Array ausführen | |
Erstellen Sie ein neues eindimensionales Array aus einem iterierbaren Objekt | |
Ein neues eindimensionales Array, das aus Textdaten in einem String initialisiert wird | |
Daten aus einer Textdatei laden | |
Gibt gleichmäßig verteilte Werte innerhalb eines bestimmten Intervalls zurück | |
Gibt gleichmäßig verteilte Zahlen innerhalb eines angegebenen Intervalls zurück | |
Gibt Zahlen zurück, die gleichmäßig auf der logarithmischen Skala verteilt sind. | |
Gibt Zahlen zurück, die auf der logarithmischen Skala gleichmäßig verteilt sind (geometrische Reihe). | mgrid () |
ogrid() | |
diag() | |
diagflat() | |
tri() | |
tril() | |
triu() | |
vander() | |
mat() | |
bmat() | |
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung der Array-Erstellung im Python NumPy-Tutorial. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!