1.Numpy Numpy: Nützlich bei der Arbeit mit mehrdimensionalen Arrays in Python-Erweiterungsmodulen
Ich habe immer weniger Gedächtnis als Menschen, oder? Wie wäre es damit? Im Staat Jedes Mal, wenn ich darauf falle, werde ich mit demselben Suchwort suchen, also werde ich es bei dieser Gelegenheit notieren.
Die Umgebung verwendet die im vorherigen Artikel erstellte Umgebung. → Vorbereitung für die Python-Entwicklung unter Windows 10
2.list to Numpy
So konvertieren Sie von einer Python-Liste in ein Numpy-Array
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) #Erstellen Sie ein NumPy-Array aus einer Python-Liste
print(a)
Ausführungsergebnis
[0 1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
print(type(a))
Ausführungsergebnis
<class 'numpy.ndarray'>
import numpy as np
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von NumPy aus einer Doppelliste
print(b)
Ausführungsergebnis
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print(b.shape) #Holen Sie sich die Form als Taple mit Form (Anzahl der Zeilen, Anzahl der Spalten)
Ausführungsergebnis
(2, 3)
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #Ein zweidimensionales Array
print(a)
#[[0 1 2]
# [3 4 5]]
print(a + 10) #Addiere 10 zu jedem Element
# [[10 11 12]
# [13 14 15]]
print(a * 10) #Multiplizieren Sie jedes Element mit 10
#[[ 0 10 20]
# [30 40 50]]
Arithmetik zwischen Arrays
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #Ein zweidimensionales Array
c = np.array([[2, 0, 1], [5, 3, 4]]) #Ein zweidimensionales Array
print(b)
print("--------------")
print(c)
print("--------------")
print(b + c)
print("--------------")
print(b * c)
Ausführungsergebnis
[[0 1 2]
[3 4 5]]
--------------
[[2 0 1]
[5 3 4]]
--------------
[[2 1 3]
[8 7 9]]
--------------
[[ 0 0 2]
[15 12 20]]
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