PythonでNumpyアレイを作成および操作します
Numpyアレイ操作には、プロパティの作成、表示、形状の変更、ステッチと分割が含まれます。 1.作成方法には、ゼロ、ゼロ、範囲、リンスケースなどのリスト変換と組み込み関数が含まれます。 2。属性を表示する場合、形状、ndim、dtype、およびサイズを通じて構造を理解できます。 3.利用可能な再シャープ、ラベル、フラット化、インデックスの割り当てを変更し、ビューとコピーの違いに注意してください。 4.スプライシングにはHSTACKとVSTACKを使用し、マルチダタセット処理に適したHSPlitとVSplitを分割に使用します。これらの一般的に使用される操作を習得すると、科学的コンピューティング効率が大幅に向上する可能性があります。
Numpyアレイの処理は、Pythonの科学的コンピューティングとデータ分析の基礎です。 Numpyに関与し始めたばかりの場合、配列の作成と操作は少し複雑であると感じるかもしれませんが、実際、いくつかの重要な方法を習得することですぐに始めることができます。
numpy配列を作成します
配列の作成は、最も基本的な操作の1つです。最も一般的な方法は、Pythonのリストまたはタプルから変換することです。
npとしてnumpyをインポートします arr = np.array（[1、2、3]）＃1D配列Matrix = np.Array（[[1、2]、[3、4]]）＃2Dアレイ
この方法に加えて、組み込み関数を使用して、特定の構造の配列を生成することもできます。
-
np.zeros((3, 2))：3行、2列、すべてのゼロアレイを作成します np.ones((2, 2))：2x2 All-One Arrayを作成しますnp.arange(0, 10, 2)：範囲と同様に、2から2（含まれていない）のステップでアレイを生成します。-
np.linspace(0, 1, 5)：0〜1の間で5つの数値を等しく生成します
これらの方法は、ほとんどの初期化のニーズを満たすことができ、円形構造を使用するよりもはるかに効率的です。
配列の基本的なプロパティを表示します
配列を作成した後、通常、形状、データ型、寸法など、その基本構造を理解する必要があります。
arr = np.array（[[1、2、3]、[4、5、6]]） print（arr.shape）＃出力（2、3）、2行と3列を表すprint（arr.ndim）＃出力2、2次元配列印刷（arr.dtype）＃出力Int64を表し、要素タイプの印刷（arr.size）＃出力6を表し、合計6個の要素を表します。
これらのプロパティは、大規模なデータセットをデバッグまたは処理する場合に非常に便利であり、配列が期待に沿っているかどうかをすばやく判断するのに役立ちます。
配列の形状と内容を変更します
Numpyは、配列の形状とコンテンツを変更するさまざまな方法を提供します。
-
.reshape()を使用して、配列構造を変更します .ravel()または.flatten()を使用してアレイを平らにします- インデックスとタイルを使用して部分値を変更します
例えば：
arr = np.arange（6） reshapeed = arr.reshape（2、3） ＃変換された特定の位置の値を変更[0、1] = 99
.ravel()元の配列のビューを返し、 .flatten()コピーを返すことに注意してください。これはデータを処理するときに無視するのは簡単ですが、後続の操作後に元のデータが変更されるかどうかに影響します。
配列のスプライシングと分割
複数の配列を使用する場合、それらをマージまたは引き裂く必要がある場合があります。 numpyはいくつかの実用的な機能を提供します：
- 水平スプライシング：
np.hstack((a, b)) - 垂直スプライシング：
np.vstack((a, b)) - 分割配列：
np.hsplit()およびnp.vsplit()
例えば：
a = np.array（[[1、2]、[3、4]]） b = np.array（[[5、6]、[7、8]]） combined = np.vstack（（a、b））＃4行と2列の配列にマージ
この種の操作は、画像処理や機械学習トレーニングデータのステッチなどのバッチロードデータを処理する場合に特に一般的です。
基本的にそれだけです。 Numpyアレイの作成と操作はさまざまなものであるように見えますが、一般的な機能に精通したら、非常に柔軟で効率的になります。最初は、いくつかの作成方法と変形操作を実践すると、後で使いやすくなります。
以上がPythonでNumpyアレイを作成および操作しますの詳細内容です。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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