Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Creating Higher Dimensional Arrays | NumPy Basics
Ultimate NumPy

Свайпніть щоб показати меню

book
Creating Higher Dimensional Arrays

2D Arrays

Let's now create a higher dimensional array, namely a 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

Basically, creating a higher-dimensional NumPy array involves passing a higher-dimensional list as the argument of the array() function.

Note

Any NumPy array object is called an ndarray.

Here is a visualization of our 2D array:

We can think of it as a 2x3 matrix.

3D Array

Creating 3D arrays is nearly identical to creating 2D arrays. The only difference is that we now need to pass a 3D list as an 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

However, visualizing a 3D array is a bit more complex, but it can still be done:

The array is 3x3x3, which is why we have a cube with each side equal to 3.

In practice, the approach to handling 3D and higher-dimensional arrays is no different from handling 2D arrays.

Завдання

Swipe to start coding

Create a 2D array using lists. This array can have any number of rows and columns, with arbitrary values.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 3
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

book
Creating Higher Dimensional Arrays

2D Arrays

Let's now create a higher dimensional array, namely a 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

Basically, creating a higher-dimensional NumPy array involves passing a higher-dimensional list as the argument of the array() function.

Note

Any NumPy array object is called an ndarray.

Here is a visualization of our 2D array:

We can think of it as a 2x3 matrix.

3D Array

Creating 3D arrays is nearly identical to creating 2D arrays. The only difference is that we now need to pass a 3D list as an 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

However, visualizing a 3D array is a bit more complex, but it can still be done:

The array is 3x3x3, which is why we have a cube with each side equal to 3.

In practice, the approach to handling 3D and higher-dimensional arrays is no different from handling 2D arrays.

Завдання

Swipe to start coding

Create a 2D array using lists. This array can have any number of rows and columns, with arbitrary values.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 3
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt