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.
12345678import 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!
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
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4.76
Функція array()
Свайпніть щоб показати меню
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.
12345678import 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!
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
Дякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 4.76single