Python Numpyアレイ操作
Numpyアレイの操作は、主に配列の作成、形状視聴、変形、インデックススライス、スプライシングと分割、ブロードキャストメカニズムを含む、Pythonデータ処理の基礎です。 1.一般的に使用される配列を作成しますnp.array（）、np.zeros（）、np.ones（）、np.arange（）; 2。.shape属性を使用して、配列の形状を表示します。 3.シェープは、アレイの形状を変更し、要素の総数を一貫性のある状態に保ち、-1を使用して寸法を計算することに注意してください。 4.インデックスおよびスライスサポート多次元操作、インデックスは0から始まり、スライスは左に閉じられ、右に開いています。 5. np.concatenate、np.vstack、np.hstack for splicing、およびnp.splitを分割に使用します。 6.ブロードキャストメカニズムにより、さまざまな形状での配列操作が可能になり、ディメンションマッチングルールを満たす必要があります。これらの操作をマスターすると、ほとんどのデータ処理タスクに対処できます。
Numpyは、Pythonで科学コンピューティングのために使用されるコアライブラリの1つであり、特にその配列（NDARRAY）構造は、ほぼすべてのデータ処理、機械学習、視覚化ライブラリに基づいています。 Numpyアレイの操作をマスターすることは、Pythonを使用してデータ作業を行うための基礎です。
次の操作は、日常生活でアレイを処理する際に遭遇する最も一般的で実用的なものです。
配列の形状を作成して表示します
配列を操作する前に、最初に配列を作成してからその構造を表示する必要があります。
最も一般的な方法は、 np.array()を使用するか、 np.zeros() 、 np.ones() 、またはnp.arange()を使用して、特定の構造の配列を迅速に生成することです。
npとしてnumpyをインポートします a = np.array（[1、2、3]） b = np.zeros（（3、4））＃0 3行と4列のc = np.arange（10）＃1D配列を備えたアレイ0から9まで
配列の形状を表示するには、 .shapeプロパティを使用できます。
print（c.shape）＃出力（10、）
2次元配列の場合、 .shape Returns（行数、列数）。
配列変形（再シェープ）
Reshapeは、配列の形状を変更するための基本的な操作であり、データの前処理またはモデルの入力準備によく使用されます。
d = np.Arange（12） e = d.reshape（3、4）＃＃3列と4列になります
注意すべきいくつかのこと：
- 変更後の要素の総数は同じでなければなりません。そうしないと、エラーが報告されます。
-
-1使用してreshape(2, -1)などの特定の次元のサイズを自動的に計算できます。 - Reshapeはコピーではなくビューを返し、変更は元の配列に影響します。
インデックス作成およびスライス操作
Pythonリストと同様に、Numpyアレイはインデックス作成とスライスもサポートしますが、より柔軟で、特に多次元アレイに適しています。
1次元配列：
arr = np.arange（10） print（arr [2：5]）＃出力[2 3 4]
二次元配列：
Matrix = np.Array（[[1,2,3]、[4,5,6]、[7,8,9]]） print（matrix [1、2]）＃出力6 print（matrix [0：2、1：]）＃出力[[2 3]、[5 6]]
いくつかの重要なポイントを覚えておいてください：
- インデックスは0から始まります。
- スライスは、左右の開口部があるセクションです。
- 多次元配列は、各ディメンションのインデックスをコンマで分離します。
配列ステッチと分割
複数の配列を処理する場合、スプライスまたは分割する必要があることがよくあります。一般的に使用される関数には、 np.concatenate 、 np.vstack 、 np.hstack 、 np.splitなどが含まれます。
スプライシング例：
x = np.array（[1、2、3]） y = np.array（[4、5、6]） z = np.concatenate（[x、y]）＃出力[1 2 3 4 5 6]
2次元配列をスプライシングする場合、軸の方向に注意してください。
a = np.array（[[1、2]、[3、4]]） b = np.array（[[5、6]]） c = np.vstack（[a、b]）＃垂直スプライシング
スプリットは似ています：
arr = np.arange（10） parts = np.split（arr、[3、6]）＃3つのセグメントに分割：0〜3、3〜6、6〜10
ヒント：放送
ブロードキャストメカニズムは、アレイにスカラーを追加するなど、さまざまな形状の配列が操作を実行できるようにするNumpyのハイライトです。
a = np.array（[1、2、3]） b = a 5＃結果は[6、7、8]です
ブロードキャストのルールは少し複雑ですが、1つの原則を覚えておいてください。寸法を後ろから最前線に比較します。また、対応する寸法が等しいか、1が1である限り、ブロードキャストできます。
このメカニズムは、ベクトル操作を処理する場合に非常に効率的ですが、特に寸法が一貫していない場合は、エラーも発生しやすいです。
基本的にそれだけです。 Numpyアレイには多くの操作がありますが、これらは一般的な操作です。これらを習得すると、ほとんどのデータ処理タスクに対処できます。
以上がPython Numpyアレイ操作の詳細内容です。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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