Базове Створення Масиву
Свайпніть щоб показати меню
Масив NumPy — це ефективний багатовимірний контейнер для зберігання та обробки великих наборів даних одного типу. Хоча вони схожі на списки Python, масиви NumPy є більш ефективними щодо пам'яті та забезпечують високопродуктивні математичні й числові операції.
Тепер настав час створити перші масиви NumPy. Найбільш простий спосіб зробити це — скористатися функцією array(), передавши їй як аргумент або list, або tuple, і лише їх.
У всіх завданнях нашого курсу слід створювати масиви NumPy лише зі списків.
1234567import numpy as np # Creating an array from list array_from_list = np.array([1, 2, 3, 2, 6, 1]) # Creating an array from tuple array_from_tuple = np.array((1, 2, 3, 2, 6, 1)) print(f'Array from list: {array_from_list}') print(f'Array from tuple: {array_from_tuple}')
Вказування типу даних
Тип даних елементів масиву визначається неявно; однак, його можна задати явно за допомогою параметра dtype:
1234567import numpy as np # Creating an integer array without specifying dtype array_1 = np.array([1, 2, 3]) # Creating an integer array with setting dtype to 1-byte integer array_2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8) print(f'First array dtype: {array_1.dtype}') print(f'Second array dtype: {array_2.dtype}')
Перший цілочисельний масив використовує типовий тип даних int64, що є 8-байтовим цілим числом. Другий масив використовує int8, тобто 1-байтове ціле число.
Найпоширеніші типи даних NumPy включають numpy.float16, numpy.float32 та numpy.float64, які зберігають відповідно 2-байтові, 4-байтові та 8-байтові числа з плаваючою комою.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
