파이썬에서 Numpy 어레이를 작성하고 조작합니다
Numpy 어레이 작업에는 생성, 속성보기, 모양 수정, 스티칭 및 분할이 포함됩니다. 1. 생성 방법에는 목록 변환 및 0, Ones, Range, Linspace 등과 같은 내장 기능이 포함됩니다. 2. 속성을 볼 때 모양, ndim, dtype 및 size를 통해 구조를 이해할 수 있습니다. 3. 사용 가능한 재구성, 라벨, 평평한 및 색인 할당을 수정하고, 뷰와 사본의 차이에주의를 기울이십시오. 4. 스 플라이 싱을 위해 HSTACK 및 VSTACK을 사용하고 분할에 HSPLIT 및 vSPLIT를 사용하여 다중 다타셋 처리에 적합합니다. 이러한 일반적으로 사용되는 작업을 마스터하면 과학적 컴퓨팅 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Numpy 어레이를 처리하는 것은 Python의 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석의 기초입니다. 방금 Numpy에 참여하기 시작했다면 배열의 생성 및 작동이 약간 복잡하다고 생각할 수도 있지만 실제로 몇 가지 주요 방법을 마스터하여 신속하게 시작할 수 있습니다.
Numpy 배열을 만듭니다
배열 생성은 가장 기본적인 작업 중 하나입니다. 가장 일반적인 방법은 Python의 목록이나 튜플에서 변환하는 것입니다.
Numpy를 NP로 가져옵니다 arr = np.array ([1, 2, 3]) # 1 어레이 행렬 = np.array ([[1, 2], [3, 4]]) # 2d 배열
이 방법 외에도 내장 기능을 사용하여 특정 구조의 배열을 생성 할 수도 있습니다.
-
np.zeros((3, 2)): 3 행, 2 개의 열, 모든 Zeros 어레이를 만듭니다. -
np.ones((2, 2)): 2x2 All-One Array를 만듭니다 -
np.arange(0, 10, 2): 범위와 유사하며 2에서 2의 2 단계 (포함되지 않음)의 배열을 생성합니다. -
np.linspace(0, 1, 5): 0과 1 사이에 5 개의 숫자를 동일하게 생성합니다.
이러한 방법은 대부분의 초기화 요구를 충족 할 수 있으며 원형 구조를 사용하는 것보다 훨씬 효율적입니다.
배열의 기본 속성을보십시오
배열 만 만든 후에는 일반적으로 모양, 데이터 유형, 치수 등과 같은 기본 구조를 이해해야합니다.
arr = np.array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6])) Print (Ar
이러한 특성은 대규모 데이터 세트를 디버깅하거나 처리 할 때 매우 유용하며 배열이 기대치와 일치하는지 신속하게 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
배열의 모양과 내용을 수정하십시오
Numpy는 배열의 모양과 내용을 변경하는 다양한 방법을 제공합니다.
-
.reshape()사용하여 배열 구조를 변경하십시오 -
.ravel()또는.flatten()사용하여 평평한 배열 - 인덱스와 타일을 사용하여 부분 값을 수정하십시오
예를 들어:
arr = np.arange (6) reshapeed = arr.reshape (2, 3) # 재구성 된 특정 위치의 값을 수정합니다 [0, 1] = 99
.ravel() 은 원래 배열의보기를 반환하고 .flatten() 사본을 반환합니다. 이는 데이터를 처리 할 때 무시할 수 있지만 후속 작업 후 원래 데이터가 수정되었는지 여부에 영향을 미칩니다.
배열의 접합 및 분할
여러 배열로 작업하면 병합하거나 찢어 야 할 수 있습니다. Numpy는 몇 가지 실용적인 기능을 제공합니다.
- 수평 스 플라이 싱 :
np.hstack((a, b)) - 수직 스 플라이 싱 :
np.vstack((a, b)) - 분할 배열 :
np.hsplit()및np.vsplit()
예를 들어:
a = np.array ([[1, 2], [3, 4])) b = np.array ([[5, 6], [7, 8]]) 결합 = np.vstack ((a, b)) # 4 행과 2 개의 열의 배열로 병합
이러한 종류의 작업은 이미지 처리 또는 기계 학습 교육 데이터 스티칭과 같은 배치로드 데이터를 처리 할 때 특히 일반적입니다.
기본적으로 그게 다야. Numpy Array Creation과 Operation은 다양한 다양성이있는 것처럼 보이지만 일단 일반적인 기능에 익숙해지면 매우 유연하고 효율적으로 알 수 있습니다. 처음에는 몇 가지 생성 방법과 변형 작업을 연습하면 나중에 사용하기가 훨씬 쉽습니다.
위 내용은 파이썬에서 Numpy 어레이를 작성하고 조작합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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파이썬 클래스에 여러 생성자가있을 수 있습니까?
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예, ApythonclasscanhavemultiplecontructorsthrowaltiveTechniques.1.usedefaultargumentsinthe__init__methodtoallowflexibleinitializationswithvaryingnumbersofparameters.2.defineclassmethodsasaltistuctructorsforcecalobbebcreati
양자 기계 학습을위한 파이썬
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
QUML (Quantum Machine Learning)을 시작하려면 선호되는 도구는 Python이며 Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum 또는 Pytorchquantum과 같은 라이브러리를 설치해야합니다. 그런 다음 Pennylane을 사용하여 양자 신경망을 구축하는 것과 같은 예제를 실행하여 프로세스에 익숙해 지십시오. 그런 다음 데이터 세트 준비, 데이터 인코딩, 구축 파라 메트릭 양자 회로 구축, 클래식 옵티마이 저 트레이닝 등의 단계에 따라 모델을 구현하십시오. 실제 전투에서는 처음부터 복잡한 모델을 추구하지 않고 하드웨어 제한에주의를 기울이고, 하이브리드 모델 구조를 채택하며, 최신 문서와 공식 문서를 지속적으로 언급하여 개발에 대한 후속 조치를 취해야합니다.
파이썬의 웹 API에서 데이터에 액세스합니다
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
Python을 사용하여 WebApi를 호출하여 데이터를 얻는 것의 핵심은 기본 프로세스와 공통 도구를 마스터하는 것입니다. 1. 요청을 사용하여 HTTP 요청을 시작하는 것이 가장 직접적인 방법입니다. Get 메소드를 사용하여 응답을 얻고 JSON ()을 사용하여 데이터를 구문 분석하십시오. 2. 인증이 필요한 API의 경우 헤더를 통해 토큰 또는 키를 추가 할 수 있습니다. 3. 응답 상태 코드를 확인해야합니다. 예외를 자동으로 처리하려면 response.raise_for_status ()를 사용하는 것이 좋습니다. 4. 페이징 인터페이스에 직면하여 다른 페이지를 차례로 요청하고 주파수 제한을 피하기 위해 지연을 추가 할 수 있습니다. 5. 반환 된 JSON 데이터를 처리 할 때 구조에 따라 정보를 추출해야하며 복잡한 데이터를 데이터로 변환 할 수 있습니다.
다른 경우 파이썬 한 줄
Jul 15, 2025 am 01:38 AM
Python의 Onelineifelse는 XifconditionElsey로 작성된 3 배 연산자로 간단한 조건부 판단을 단순화하는 데 사용됩니다. 상태 = "성인"ifage> = 18else "minor"와 같은 가변 할당에 사용할 수 있습니다. 또한 defget_status (Age)와 같은 함수를 직접 반환하는 데 사용될 수 있습니다. 반환 "성인"ifage> = 18else "minor"; 중첩 된 사용이 지원되지만 결과 = "a"i
완성 된 파이썬 블록버스터 온라인 시청 입구 Python 무료 완성 된 웹 사이트 컬렉션
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
이 기사는 여러 상위 Python "완성 된"프로젝트 웹 사이트 및 고급 "블록버스터"학습 리소스 포털을 선택했습니다. 개발 영감, 마스터 레벨 소스 코드 관찰 및 학습 또는 실제 기능을 체계적으로 개선하든, 이러한 플랫폼은 놓치지 않아야하며 파이썬 마스터로 빠르게 성장할 수 있도록 도울 수 있습니다.
다른 예제의 경우 파이썬
Jul 15, 2025 am 02:55 AM
Python의 Ifelse 진술을 작성하는 핵심은 논리적 구조와 세부 사항을 이해하는 것입니다. 1. 인프라는 조건이 설정되면 코드를 실행하는 것입니다. 그렇지 않으면 다른 부분이 실행되면 선택 사항입니다. 2. 다중 조건 판결은 ELIF와 함께 시행되며, 순차적으로 실행되며 일단 충족되면 중지됩니다. 3. 추가 세분 판단에 사용되는 경우 중첩 된 경우 두 층을 초과하지 않는 것이 좋습니다. 4. 3 배의 표현은 간단한 시나리오에서 간단한 ifelse를 대체하는 데 사용될 수 있습니다. 들여 쓰기, 조건부 질서 및 논리적 무결성에주의를 기울임으로써 우리는 명확하고 안정적인 판단 코드를 작성할 수 있습니다.
Python Seaborn ontorplot 예
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seaborn 's Loctplot을 사용하여 두 변수 간의 관계와 분포를 신속하게 시각화합니다. 2. 기본 산점도는 sns.jointPlot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", 종류 = "scatter")에 의해 구현됩니다. 중심은 산점도이며 히스토그램은 상단과 하단에 표시됩니다. 3. 회귀선과 밀도 정보를 친절한 = "reg"에 추가하고 marginal_kws를 결합하여 에지 플롯 스타일을 설정합니다. 4. 데이터 볼륨이 클 경우 "Hex"를 사용하는 것이 좋습니다.
파이썬 실행 쉘 명령 예제
Jul 26, 2025 am 07:50 AM
Subprocess.run ()을 사용하여 쉘 명령을 안전하게 실행하고 출력을 캡처하십시오. 주입 위험을 피하기 위해 목록에 매개 변수를 전달하는 것이 좋습니다. 2. 쉘 특성이 필요한 경우, shell = true를 설정할 수 있지만 명령 주입을 조심하십시오. 3. 하위 프로세스를 사용하여 실시간 출력 처리를 실현하십시오. 4. SET Check = 명령이 실패 할 때 예외를 던지기 위해 true; 5. 간단한 시나리오에서 체인을 직접 호출하여 출력을 얻을 수 있습니다. OS.System () 또는 더 이상 사용되지 않은 모듈을 사용하지 않으려면 일상 생활에서 Subprocess.run ()에 우선 순위를 부여해야합니다. 위의 방법은 파이썬에서 쉘 명령을 실행하는 핵심 사용을 무시합니다.
