Python NumPy 튜토리얼의 배열 생성에 대한 자세한 설명

이 글은Python에 대한 관련 지식을 제공합니다. 주로 Python NumPy의 배열 생성 방법을 자세히 소개합니다. 글의 샘플 코드는 Python을 배우는 데 도움이 됩니다. 필요할 경우 한 번만 사용하세요.

【관련 추천:Python3 동영상 튜토리얼】

목록을 사용하여 배열 만들기

배열은 하나의 변수에 여러 값을 저장하는 데 사용됩니다. Python에는 배열에 대한 기본 지원이 없지만 대신 Python 목록을 사용할 수 있습니다.

예:

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)

출력:

1
2
3
4
5

배열 함수를 사용하여 배열 만들기

array(데이터 유형, 값 목록)기능은 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 데이터 유형과 값 목록이 매개변수에 지정된 배열을 만듭니다.

예:

# 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")

출력:

새로 생성된 배열은 다음과 같습니다: 1 2 3 1 5

numpy 메서드를 사용하여 배열 만들기

NumPy는 초기 자리 표시자가 있는 배열을 만드는 여러 함수를 제공합니다. 내용의. 이는 비용이 많이 드는 작업인 어레이 확장의 필요성을 최소화합니다. 예: np.zeros, np.empty 등

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C'):주어진 모양과 유형의 새로운 배열을 임의의 값으로 반환합니다.

# 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)

출력:

행렬 b :
[ 0 1079574528]

행렬 a :
[[0 0]
[0 0]]

행렬 a :
[[ 0. 0. .]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]

numpy.zeros(shape, dtype = None, order = 'C'):주어진 모양의 새 배열을 반환하고 0을 입력하세요.

# 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)

출력:

행렬 b :
[0 0]

행렬 a :
[[0 0]
[0 0]]

행렬 c :
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]

배열 재구성

reshape메소드를 사용하여 배열을 재구성할 수 있습니다. 모양의 배열(a1, a2, a3, ..., aN)을 고려하십시오. 모양을 바꾸고 다른 모양의 배열(b1, b2, b3, ..., bM)로 변환할 수 있습니다.

유일한 필수 조건은 다음과 같습니다: a1 x a2 x a3 … x aN = b1 x b2 x b3 … x bM. (즉, 배열의 원래 크기는 변경되지 않습니다.)

numpy.reshape(array, shape, order = 'C'):배열 데이터를 변경하지 않고 배열의 모양을 변경합니다.

# 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)

출력:

원본 배열:
[0 1 2 3 4 5 6 7]

2행 4열로 재구성된 배열:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7] ]

2행 4열로 모양이 변경된 배열 :
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]

원래 배열을 3D로 모양 변경 :
[[[0 1]
[2 3]]

[[4 5]
[6 7]]]

숫자 시퀀스를 생성하기 위해 NumPy는 목록 대신 배열을 반환하는 range와 유사한 함수를 제공합니다.

arange주어진 간격 내에서 균일하게 분포된 값을 반환합니다.step길이가 지정됩니다.

linspace주어진 간격 내에서 균일하게 분포된 값을 반환합니다.번호_가 있는 요소가 반환됩니다.

arange([start,] stop[, step,][, dtype]):간격을 기준으로 균등한 간격의 요소가 있는 배열을 반환합니다. 언급된 간격은 반 개방입니다. 즉, [시작, 중지)

# 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")

출력:

A
[[0 1]
[2 3]]

A
[4 5 6 7 8 9]

A
[ 4 7 10 13 16 19 ]

numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True, retstep = False, dtype = None):간격에 균등하게 숫자 공백을 반환합니다. arange와 비슷하지만 단계 대신 샘플 번호를 사용합니다.

# 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))

출력:

B
(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)

A
[ 0. 0.220397 74 0.42995 636 0.6183698 0.77637192 0.8961922
0.9719379 0.99988386 0.9786557 0.90929743]

Flat Array

Flatten 메서드를 사용하여 배열 복사본을 1차원으로 축소할 수 있습니다. 주문 매개변수를 허용합니다. 기본값은 "C"(행 우선 순서)입니다. 열 주요 순서에는 "F"를 사용하십시오.

numpy.ndarray.Flatten(order = 'C'): 1차원으로 병합된 배열의 복사본을 반환합니다.

# 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)

출력:

[1, 2, 3, 4]
[1, 3, 2, 4]

Numpy에서 배열을 만드는 방법

위 내용은 Python NumPy 튜토리얼의 배열 생성에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!