[PYTHON] Datenverarbeitung

Was ist NumPy?

numpy ist eine Bibliothek zur effizienten numerischen Berechnung in der Python-Sprache. Numpy hat die folgenden Vorteile.

• Schnelle Berechnung durch Vektorisierungsnotation
• Effiziente deskriptive statistische Datenmanipulation
• Zustandsbeschreibung im Publikum

ndarray: Mehrdimensionales Platzierungsobjekt

In ndarray ermöglicht die Vektorisierungsnotation eine schnelle Stapelberechnung für Arrays.

Erstellung eines Ndarray-Objekts

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ndarray.py

───────

#### **`ndarray1.py`**
```python

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import numpy as np
ndarray1 = np.array([1,2,3,4,5])
 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ Inhalt Ihres Artikels
print(ndarray)
# Ausgabeergebnis [1 2 3 4 5]
───────
print(ndarray1)

↑↑↑↑↑↑↑ Inhalt der Bearbeitungsanforderung

↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ Inhalt Ihres Artikels ndarray2 = np.arrange(1,6,1) ───────

Ausgabeergebnis

[1 2 3 4 5]

ndarray2.py

ndarray2 = np.arrange(1,6,1)
 ↑↑↑↑↑↑↑ Inhalt der Bearbeitungsanforderung
print(ndarray2)
 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ Inhalt Ihres Artikels
# Ausgabeergebnis [1 2 3 4 5]

print(np.ones(5))
# Ausgabeergebnis [1 1 1 1 1]

np.Die Array-Funktion kann eine mehrdimensionale Liste übergeben.

ndarry2.py

ndarray4 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(ndarray4)

# Ausgabeergebnis [[1 2 3] [4 5 6]]

-Form → Form der Anordnung -Größe → Gesamtzahl der Elemente im Array -ndim → Anzahl der Dimensionen des Arrays

ndarray3.py

ndarray = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(ndarray.shape)
print(ndarray.size)
print(ndarray.ndim)
# Ausgabeergebnis (2,3)
# Ausgabeergebnis 6
# Ausgabeergebnis 2

───────

#### **`Ausgabeergebnis`**
```text

[1 2 3 4 5]

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