Criando Arrays de Dimensões Superiores
Arrays 2D
Agora, vamos criar um array de dimensão superior, ou seja, um array 2D:
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}')
Basicamente, criar um array NumPy de dimensão superior envolve passar uma lista de dimensão superior como argumento da função array().
Qualquer objeto de array do NumPy é chamado de ndarray.
Aqui está uma visualização do nosso array 2D:
Podemos pensar nele como uma matriz 2x3.
Array 3D
A criação de arrays 3D é praticamente idêntica à criação de arrays 2D. A única diferença é que agora precisamos passar uma lista 3D como argumento:
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}')
No entanto, a visualização de um array 3D é um pouco mais complexa, mas ainda pode ser realizada:
O array é 3x3x3, por isso temos um cubo com cada lado igual a 3.
Na prática, a abordagem para manipular arrays 3D e de dimensões superiores não difere da manipulação de arrays 2D.
Swipe to start coding
Crie um array 2D usando listas. Este array pode ter qualquer número de linhas e colunas, com valores arbitrários.
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What are some common operations you can perform on 2D and 3D arrays?
Can you explain how to access specific elements in a 2D or 3D array?
How do you reshape or modify the dimensions of a NumPy array?
Awesome!
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Arrays 2D
Agora, vamos criar um array de dimensão superior, ou seja, um array 2D:
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Basicamente, criar um array NumPy de dimensão superior envolve passar uma lista de dimensão superior como argumento da função array().
Qualquer objeto de array do NumPy é chamado de ndarray.
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Podemos pensar nele como uma matriz 2x3.
Array 3D
A criação de arrays 3D é praticamente idêntica à criação de arrays 2D. A única diferença é que agora precisamos passar uma lista 3D como argumento:
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}')
No entanto, a visualização de um array 3D é um pouco mais complexa, mas ainda pode ser realizada:
O array é 3x3x3, por isso temos um cubo com cada lado igual a 3.
Na prática, a abordagem para manipular arrays 3D e de dimensões superiores não difere da manipulação de arrays 2D.
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