Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Skapa Högre Dimensionella Arrays | NumPy Grunder
Ultimata NumPy

Svep för att visa menyn

book
Skapa Högre Dimensionella Arrays

2D-arrayer

Låt oss nu skapa en högre dimensionell array, nämligen en 2D-array:

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}')
copy

I grund och botten innebär skapandet av en högre dimensionell NumPy-array att man skickar en högre dimensionell lista som argument till array()-funktionen.

Notera

Alla NumPy-arrayobjekt kallas för ndarray.

Här är en visualisering av vår 2D-array:

Vi kan tänka på det som en 2x3 matris.

3D Array

Att skapa 3D-arrayer är nästan identiskt med att skapa 2D-arrayer. Den enda skillnaden är att vi nu behöver skicka en 3D-lista som ett argument:

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}')
copy

Men att visualisera en 3D-array är lite mer komplext, men det kan fortfarande göras:

Arrayen är 3x3x3, vilket är varför vi har en kub med varje sida lika med 3.

I praktiken är tillvägagångssättet för att hantera 3D- och högre-dimensionella arrayer inte annorlunda än att hantera 2D-arrayer.

Uppgift

Swipe to start coding

Skapa en 2D-array med hjälp av listor. Denna array kan ha valfritt antal rader och kolumner, med godtyckliga värden.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 3
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?

Fråga AI

expand
ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

book
Skapa Högre Dimensionella Arrays

2D-arrayer

Låt oss nu skapa en högre dimensionell array, nämligen en 2D-array:

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}')
copy

I grund och botten innebär skapandet av en högre dimensionell NumPy-array att man skickar en högre dimensionell lista som argument till array()-funktionen.

Notera

Alla NumPy-arrayobjekt kallas för ndarray.

Här är en visualisering av vår 2D-array:

Vi kan tänka på det som en 2x3 matris.

3D Array

Att skapa 3D-arrayer är nästan identiskt med att skapa 2D-arrayer. Den enda skillnaden är att vi nu behöver skicka en 3D-lista som ett argument:

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}')
copy

Men att visualisera en 3D-array är lite mer komplext, men det kan fortfarande göras:

Arrayen är 3x3x3, vilket är varför vi har en kub med varje sida lika med 3.

I praktiken är tillvägagångssättet för att hantera 3D- och högre-dimensionella arrayer inte annorlunda än att hantera 2D-arrayer.

Uppgift

Swipe to start coding

Skapa en 2D-array med hjälp av listor. Denna array kan ha valfritt antal rader och kolumner, med godtyckliga värden.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 3
Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?
some-alt