Erstellen Höherdimensionaler Arrays
2D-Arrays
Lassen Sie uns nun ein höherdimensionales Array erstellen, nämlich ein 2D-Array:
1234import numpy as np # Creating a 2D array array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(f'2-dimensional array: \n{array_2d}')
Grundsätzlich beinhaltet das Erstellen eines höherdimensionalen NumPy-Arrays das Übergeben einer höherdimensionalen Liste als Argument der array()-Funktion.
Hinweis
Jedes NumPy-Array-Objekt wird als
ndarraybezeichnet.
Hier ist eine Visualisierung unseres 2D-Arrays:
Wir können es uns als eine 2x3 Matrix vorstellen.
3D-Array
Das Erstellen von 3D-Arrays ist nahezu identisch mit dem Erstellen von 2D-Arrays. Der einzige Unterschied besteht darin, dass wir jetzt eine 3D-Liste als Argument übergeben müssen:
12345678import numpy as np # Creating a 3D array array_3d = np.array([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]] ]) print(f'3-dimensional array: \n{array_3d}')
Allerdings ist die Visualisierung eines 3D-Arrays etwas komplexer, aber es kann dennoch durchgeführt werden:
Das Array ist 3x3x3, weshalb wir einen Würfel mit jeder Seite gleich 3 haben.
In der Praxis unterscheidet sich der Umgang mit 3D- und höherdimensionalen Arrays nicht vom Umgang mit 2D-Arrays.
Swipe to start coding
Erstellen Sie ein 2D-Array mit Listen. Dieses Array kann eine beliebige Anzahl von Zeilen und Spalten mit beliebigen Werten haben.
Lösung
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Can you explain the difference between 2D and 3D arrays in NumPy?
How do I access elements in a 2D or 3D NumPy array?
What are some practical uses for 2D and 3D arrays?
Awesome!
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Grundsätzlich beinhaltet das Erstellen eines höherdimensionalen NumPy-Arrays das Übergeben einer höherdimensionalen Liste als Argument der array()-Funktion.
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3D-Array
Das Erstellen von 3D-Arrays ist nahezu identisch mit dem Erstellen von 2D-Arrays. Der einzige Unterschied besteht darin, dass wir jetzt eine 3D-Liste als Argument übergeben müssen:
12345678import numpy as np # Creating a 3D array array_3d = np.array([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]] ]) print(f'3-dimensional array: \n{array_3d}')
Allerdings ist die Visualisierung eines 3D-Arrays etwas komplexer, aber es kann dennoch durchgeführt werden:
Das Array ist 3x3x3, weshalb wir einen Würfel mit jeder Seite gleich 3 haben.
In der Praxis unterscheidet sich der Umgang mit 3D- und höherdimensionalen Arrays nicht vom Umgang mit 2D-Arrays.
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