


Tutoriel Numpy : Apprendre la création de tableaux à partir de zéro
Tutoriel Numpy : Apprenez à créer des tableaux à partir de zéro, des exemples de code spécifiques sont nécessaires
Présentation :
Numpy est une bibliothèque mathématique open source pour Python qui fournit un grand nombre de fonctions mathématiques et de structures de données, notamment des tableaux (Arrays) . Les tableaux constituent une structure de données très courante et importante dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Il est donc essentiel d'apprendre à créer et à manipuler des tableaux. Ce tutoriel vise à présenter la création de tableaux dans Numpy à partir de zéro pour aider les lecteurs à démarrer rapidement.
- Importer la bibliothèque Numpy
Avant de commencer, nous devons d'abord importer la bibliothèque Numpy. Habituellement, nous utilisons l'instruction import pour importer la bibliothèque Numpy dans notre code Python.
import numpy as np
- Créer un tableau unidimensionnel
Dans Numpy, un tableau unidimensionnel est une liste contenant des éléments du même type de données. Nous pouvons utiliser la fonctionndarray
fournie par Numpy pour créer un tableau unidimensionnel.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)
- Créer un tableau bidimensionnel
Un tableau bidimensionnel est une structure de tableau contenant plusieurs lignes et colonnes. Nous pouvons créer un tableau bidimensionnel en utilisant diverses méthodes, la plus courante étant celle d'une liste de listes.
[[0.59525333 0.78593695 0.30467253] [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]
Sortie : - Créer un tableau d'un type spécifique
Dans certains cas, nous devons créer un tableau d'un type spécifique, tel qu'un tableau composé uniquement de 0, un tableau de tous les 1, ou un tableau vide. Numpy fournit quelques fonctions pour créer ces types spéciaux de tableaux.
- Créer un tableau de tous les 0
[[-0.96338454 -0.44881001 0.01016194] [-0.78893991 -0.32811758 0.11091332] [ 0.87585342 0.49660924 -0.52104011]]
Sortie :random_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4)) print(random_int_array)
Créer un tableau de tous les 1
normal_array = np.random.randn(3, 3) print(normal_array)
[[3 9 3 3] [1 9 7 5]]Sortie : 🎜rrreee🎜🎜🎜Créer un tableau vide 🎜rrreee🎜Sortie : 🎜rrreee 🎜🎜
- 🎜Créer un tableau de séquences🎜Dans certains cas, nous souhaitons créer un tableau de séquences, c'est-à-dire un tableau régulièrement espacé. Numpy fournit la fonction
arange
et la fonction linspace
pour créer de tels tableaux. 🎜🎜🎜🎜🎜Utilisez la fonction arange
pour créer un tableau de séquence🎜rrreee🎜Sortie : [0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜Utilisez la fonction linspace
pour créer un tableau de séquence🎜rrreee🎜 Sortie : [0. 0.25 0.5 0.75 1. ]🎜🎜🎜- 🎜Création d'un tableau aléatoire🎜En plus de la méthode ci-dessus, nous pouvons également utiliser la fonction aléatoire fournie par Numpy pour créer un tableau aléatoire. Les fonctions aléatoires couramment utilisées incluent
random
, rand
, randn
et randint
, etc. 🎜🎜🎜🎜🎜 Créer un tableau aléatoire 🎜rrreee🎜 Sortie : 🎜rrreee🎜🎜🎜 Créer un tableau aléatoire suivant une distribution normale 🎜rrreee🎜 Sortie : 🎜rrreee🎜🎜🎜 Créer un tableau d'entiers aléatoires 🎜rrreee 🎜 Sortie : 🎜rr reee🎜🎜🎜 Cet article présente la création de tableaux dans la bibliothèque Numpy, y compris la création de tableaux unidimensionnels et de tableaux bidimensionnels, ainsi que les méthodes de création de types spécifiques de tableaux, de tableaux de séquences et de tableaux aléatoires, et fournit des exemples de code spécifiques. J'espère que ce tutoriel pourra aider les lecteurs à comprendre et à maîtriser la création de tableaux dans Numpy. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP