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Impara Funzioni Generali di Creazione degli Array | Basi di NumPy
Numpy Definitivo

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Funzioni Generali di Creazione degli Array

NumPy ha anche funzioni di creazione di array che possono creare automaticamente un array di una data forma (dimensioni). Ecco le più comuni:

  • zeros();

  • ones();

  • full().

zeros()

Il nome di questa funzione parla da sé: crea un array di zeri di una data forma. La forma dell'array è specificata tramite il parametro shape e può essere un intero (dimensione di un array 1D) o una tupla di interi per array a dimensioni superiori.

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import 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)
copy

Come puoi vedere, possiamo anche specificare il parametro dtype nello stesso modo in cui abbiamo fatto per altri tipi di array.

ones()

Questa funzione è simile alla funzione zeros(), ma invece di un array di zeri, crea un array di uni.

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import 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)
copy

full()

La funzione numpy.full() è simile alle funzioni menzionate sopra, ma ha un secondo parametro, fill_value, per specificare il valore con cui riempire l'array. Il suo primo parametro, shape, può essere un intero o una tupla di interi:

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import 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}')
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Altre Applicazioni

Tutte queste funzioni hanno più casi d'uso oltre a essere semplici segnaposto. Sono spesso utilizzate direttamente nelle operazioni matematiche in algebra lineare. Possono essere applicate in vari campi dell'apprendimento automatico e profondo, come l'elaborazione delle immagini.

Compito

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  1. Crea un array unidimensionale di zeri con una dimensione di 5 e assegnalo a zeros_array_1d.
  2. Crea un array bidimensionale di zeri con una forma di 2x4 e assegnalo a zeros_array_2d.
  3. Crea un array unidimensionale di uni con una dimensione di 3 e assegnalo a ones_array_1d.
  4. Crea un array bidimensionale di uni con una forma di 2x3 e assegnalo a ones_array_2d.
  5. Crea un array bidimensionale di sette con una forma di 2x2 e assegnalo a sevens_array_2d.

Soluzione

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Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 6

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  • zeros();

  • ones();

  • full().

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Il nome di questa funzione parla da sé: crea un array di zeri di una data forma. La forma dell'array è specificata tramite il parametro shape e può essere un intero (dimensione di un array 1D) o una tupla di interi per array a dimensioni superiori.

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import 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)
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Come puoi vedere, possiamo anche specificare il parametro dtype nello stesso modo in cui abbiamo fatto per altri tipi di array.

ones()

Questa funzione è simile alla funzione zeros(), ma invece di un array di zeri, crea un array di uni.

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import 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)
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full()

La funzione numpy.full() è simile alle funzioni menzionate sopra, ma ha un secondo parametro, fill_value, per specificare il valore con cui riempire l'array. Il suo primo parametro, shape, può essere un intero o una tupla di interi:

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import 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}')
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Altre Applicazioni

Tutte queste funzioni hanno più casi d'uso oltre a essere semplici segnaposto. Sono spesso utilizzate direttamente nelle operazioni matematiche in algebra lineare. Possono essere applicate in vari campi dell'apprendimento automatico e profondo, come l'elaborazione delle immagini.

Compito

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  1. Crea un array unidimensionale di zeri con una dimensione di 5 e assegnalo a zeros_array_1d.
  2. Crea un array bidimensionale di zeri con una forma di 2x4 e assegnalo a zeros_array_2d.
  3. Crea un array unidimensionale di uni con una dimensione di 3 e assegnalo a ones_array_1d.
  4. Crea un array bidimensionale di uni con una forma di 2x3 e assegnalo a ones_array_2d.
  5. Crea un array bidimensionale di sette con una forma di 2x2 e assegnalo a sevens_array_2d.

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