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Creazione di Array a Dimensioni Superiori

Array 2D

Ora creiamo un array a dimensione superiore, ovvero un array 2D:


              1234
            
import 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}')

Fondamentalmente, creare un array NumPy a dimensione superiore comporta il passaggio di una lista a dimensione superiore come argomento della funzione array().

Nota

Qualsiasi oggetto array di NumPy è chiamato ndarray.

Ecco una visualizzazione del nostro array 2D:

Possiamo pensarlo come una matrice 2x3.

Array 3D

Creare array 3D è quasi identico a creare array 2D. L'unica differenza è che ora dobbiamo passare una lista 3D come argomento:


              12345678
            
import 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}')

Tuttavia, visualizzare un array 3D è un po' più complesso, ma può comunque essere fatto:

L'array è 3x3x3, motivo per cui abbiamo un cubo con ciascun lato uguale a 3.

In pratica, l'approccio alla gestione degli array 3D e di dimensioni superiori non è diverso dalla gestione degli array 2D.

Compito

Swipe to start coding

Crea un array 2D utilizzando le liste. Questo array può avere un numero qualsiasi di righe e colonne, con valori arbitrari.

Soluzione

Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 3

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Creazione di Array a Dimensioni Superiori

Array 2D

Ora creiamo un array a dimensione superiore, ovvero un array 2D:


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import 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}')

Fondamentalmente, creare un array NumPy a dimensione superiore comporta il passaggio di una lista a dimensione superiore come argomento della funzione array().

Nota

Qualsiasi oggetto array di NumPy è chiamato ndarray.

Ecco una visualizzazione del nostro array 2D:

Possiamo pensarlo come una matrice 2x3.

Array 3D

Creare array 3D è quasi identico a creare array 2D. L'unica differenza è che ora dobbiamo passare una lista 3D come argomento:


              12345678
            
import 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}')

Tuttavia, visualizzare un array 3D è un po' più complesso, ma può comunque essere fatto:

L'array è 3x3x3, motivo per cui abbiamo un cubo con ciascun lato uguale a 3.

In pratica, l'approccio alla gestione degli array 3D e di dimensioni superiori non è diverso dalla gestione degli array 2D.

Compito

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