Свайпніть щоб показати меню

Функція array()

Насправді NumPy містить різні функції для створення масивів. Зараз ми розглянемо одну з найпоширеніших, а саме np.array(). Нижче наведено приклад використання цієї функції:


              12345678
            
# Importing NumPy
import numpy as np

# Creating array
arr = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13])

# Displaying array
print(arr)

Тепер давайте визначимо тип об'єкта, який створює ця функція. Зробити це можна за допомогою добре відомої функції type().

Примітка

Функція type() приймає об'єкт будь-якого типу і повертає його тип. Аргумент дійсно може бути будь-якого типу: число, рядок, список, словник, кортеж, функція, клас, модуль тощо.


              12345678
            
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13])

# Displaying array
print(arr)

# Displaying the type of created array
print(type(arr))

Ми бачимо, що тип створеного масиву ndarray. Але що це означає? ndarray - цей об'єкт є багатовимірним однорідним масивом з наперед визначеною кількістю елементів.

Тепер настав час потренуватися!

Завдання

Swipe to start coding

Створіть два масиви NumPy. Перший масив повинен виглядати наступним чином: [65, 2, 89, 5, 0, 1], а другий повинен виглядати наступним чином: [1, 2, 3].
Виведіть ці масиви на екран.
Виведіть на екран тип цих масивів.

Якщо у вас виникнуть труднощі, зверніться до підказки; вона, ймовірно, допоможе вам.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 2

Запитати АІ

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