Funciones Generales de Creación de Arreglos
NumPy también dispone de funciones para la creación de arrays que pueden generar automáticamente un array con una forma (dimensiones) determinada. Las más comunes son:
zeros();ones();full().
zeros()
El nombre de esta función es autoexplicativo: crea un array de ceros con la forma especificada. La forma del array se define mediante el parámetro shape y puede ser un entero (tamaño de un array 1D) o una tupla de enteros para arrays de mayor dimensión.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Como puede observar, también es posible especificar el parámetro dtype de la misma manera que se hace para otros tipos de arreglos.
ones()
Esta función es similar a la función zeros(), pero en lugar de un arreglo de ceros, crea un arreglo de unos.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
La función numpy.full() es similar a las funciones mencionadas anteriormente, pero tiene un segundo parámetro, fill_value, para especificar el valor con el que se llenará el arreglo. Su primer parámetro, shape, puede ser un entero o una tupla de enteros:
1234567import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Más aplicaciones
Todas estas funciones tienen más casos de uso que simplemente servir como marcadores de posición. Se utilizan con frecuencia directamente en operaciones matemáticas en álgebra lineal. Pueden aplicarse en diversos campos del aprendizaje automático y profundo, como el procesamiento de imágenes.
Swipe to start coding
- Crear un arreglo unidimensional de ceros con tamaño
5y asignarlo azeros_array_1d. - Crear un arreglo bidimensional de ceros con forma
2x4y asignarlo azeros_array_2d. - Crear un arreglo unidimensional de unos con tamaño
3y asignarlo aones_array_1d. - Crear un arreglo bidimensional de unos con forma
2x3y asignarlo aones_array_2d. - Crear un arreglo bidimensional de sietes con forma
2x2y asignarlo asevens_array_2d.
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What are some practical examples of using these functions in machine learning or image processing?
How do I choose the right dtype for my array?
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NumPy también dispone de funciones para la creación de arrays que pueden generar automáticamente un array con una forma (dimensiones) determinada. Las más comunes son:
zeros();ones();full().
zeros()
El nombre de esta función es autoexplicativo: crea un array de ceros con la forma especificada. La forma del array se define mediante el parámetro shape y puede ser un entero (tamaño de un array 1D) o una tupla de enteros para arrays de mayor dimensión.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Como puede observar, también es posible especificar el parámetro dtype de la misma manera que se hace para otros tipos de arreglos.
ones()
Esta función es similar a la función zeros(), pero en lugar de un arreglo de ceros, crea un arreglo de unos.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
La función numpy.full() es similar a las funciones mencionadas anteriormente, pero tiene un segundo parámetro, fill_value, para especificar el valor con el que se llenará el arreglo. Su primer parámetro, shape, puede ser un entero o una tupla de enteros:
1234567import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Más aplicaciones
Todas estas funciones tienen más casos de uso que simplemente servir como marcadores de posición. Se utilizan con frecuencia directamente en operaciones matemáticas en álgebra lineal. Pueden aplicarse en diversos campos del aprendizaje automático y profundo, como el procesamiento de imágenes.
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- Crear un arreglo unidimensional de ceros con tamaño
5y asignarlo azeros_array_1d. - Crear un arreglo bidimensional de ceros con forma
2x4y asignarlo azeros_array_2d. - Crear un arreglo unidimensional de unos con tamaño
3y asignarlo aones_array_1d. - Crear un arreglo bidimensional de unos con forma
2x3y asignarlo aones_array_2d. - Crear un arreglo bidimensional de sietes con forma
2x2y asignarlo asevens_array_2d.
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