Numpy-Tutorial: Lernen Sie, Arrays von Grund auf zu erstellen, spezifische Codebeispiele sind erforderlich
Übersicht:
Numpy ist eine Open-Source-Mathematikbibliothek für Python, die eine große Anzahl mathematischer Funktionen und Datenstrukturen bereitstellt, insbesondere Arrays (Arrays). . Arrays sind eine sehr verbreitete und wichtige Datenstruktur beim maschinellen Lernen und bei der Datenanalyse. Daher ist es wichtig zu lernen, wie man Arrays erstellt und manipuliert. Ziel dieses Tutorials ist es, die Erstellung von Arrays in Numpy von Grund auf vorzustellen, um den Lesern einen schnellen Einstieg zu erleichtern.
- Numpy-Bibliothek importieren
Bevor wir beginnen, müssen wir zunächst die Numpy-Bibliothek importieren. Normalerweise verwenden wir die Importanweisung, um die Numpy-Bibliothek in unseren Python-Code zu importieren.
import numpy as np
- Eindimensionales Array erstellen
In Numpy ist ein eindimensionales Array eine Liste mit Elementen desselben Datentyps. Wir können die von Numpy bereitgestellte Funktionndarray
verwenden, um ein eindimensionales Array zu erstellen.ndarray
函数来创建一维数组。
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array_1d)
输出:[1 2 3 4 5]
- 创建二维数组
二维数组是一个包含多个行和列的表格结构。我们可以使用多种方法来创建二维数组,其中最常用的是通过列表的列表来创建。
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(array_2d)
输出:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
- 创建特定类型的数组
在某些情况下,我们需要创建一个特定类型的数组,比如全0数组、全1数组或者空数组。Numpy提供了一些函数来创建这些特殊类型的数组。
-
创建全0数组
zeros_array = np.zeros((3, 4)) print(zeros_array)
输出:
[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]
-
创建全1数组
ones_array = np.ones((2, 3)) print(ones_array)
输出:
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
-
创建空数组
empty_array = np.empty((2, 2)) print(empty_array)
输出:
[[4.94e-323 9.88e-323] [1.48e-322 1.97e-322]]
- 创建序列数组
在某些情况下,我们希望创建一个序列数组,即一个均匀间隔的数组。Numpy提供了arange
函数和linspace
函数来创建这样的数组。
-
使用
arange
函数创建序列数组sequence_array = np.arange(0, 10, 2) print(sequence_array)
输出:[0 2 4 6 8]
-
使用
linspace
函数创建序列数组sequence_array = np.linspace(0, 1, 5) print(sequence_array)
输出:[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]
- 随机数组的创建
除了上述方法外,我们还可以使用Numpy提供的随机函数来创建随机数组。常用的随机函数有random
、rand
、randn
和randint
random_array = np.random.random((2, 3)) print(random_array)
- Erstellen Sie ein zweidimensionales Array
Ein zweidimensionales Array ist eine Tabellenstruktur, die mehrere Zeilen und Spalten enthält. Wir können ein zweidimensionales Array mit verschiedenen Methoden erstellen, wobei die häufigste Methode die Verwendung einer Liste von Listen ist.
[[0.59525333 0.78593695 0.30467253] [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]
Ausgabe: - Erstellen Sie ein Array eines bestimmten Typs.
In einigen Fällen müssen wir ein Array eines bestimmten Typs erstellen, z. B. ein Array mit nur Nullen, ein Array aller Einsen oder ein leeres Array. Numpy bietet einige Funktionen zum Erstellen dieser speziellen Array-Typen.
- Erstellen Sie ein Array mit allen Nullen.
[[-0.96338454 -0.44881001 0.01016194] [-0.78893991 -0.32811758 0.11091332] [ 0.87585342 0.49660924 -0.52104011]]
Arrayrandom_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4)) print(random_int_array)
Ausgabe:
[[3 9 3 3] [1 9 7 5]]
normal_array = np.random.randn(3, 3) print(normal_array)
Erstellen Sie ein Sequenzarray
In einigen Fällen möchten wir ein Sequenzarray erstellen, also ein Array mit gleichmäßigen Abständen. Numpy bietet die Funktionarange
und die Funktion linspace
zum Erstellen solcher Arrays. 🎜🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie die Funktion arange
, um ein Sequenzarray zu erstellen🎜rrreee🎜Ausgabe: [0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie zum Erstellen die Funktion linspace
ein Sequenz-Array🎜rrreee🎜 Ausgabe: [0, 0,25 0,5 0,75 1. ]🎜🎜🎜- 🎜Erstellung eines Zufallsarrays🎜Zusätzlich zur oben genannten Methode können wir auch die von bereitgestellte Zufallsfunktion verwenden Numpy, um ein zufälliges Array zu erstellen. Zu den häufig verwendeten Zufallsfunktionen gehören
random
, rand
, randn
und randint
usw. 🎜🎜🎜🎜🎜 Erstellen Sie ein Zufallsarray. 🎜rrreee. Ausgabe: 🎜rrreee rreee🎜 Ausgabe: 🎜rr reee🎜🎜🎜 In diesem Artikel wird die Erstellung von Arrays in der Numpy-Bibliothek vorgestellt, einschließlich der Erstellung eindimensionaler und zweidimensionaler Arrays sowie der Erstellungsmethoden für bestimmte Array-Typen, Sequenz-Arrays und Zufallsarrays stellt spezifische Codebeispiele bereit. Ich hoffe, dass dieses Tutorial den Lesern helfen kann, die Erstellung von Arrays in Numpy zu verstehen und zu meistern. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumpy-Tutorial: Lernen Sie die Array-Erstellung von Grund auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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