Numpy 튜토리얼: 처음부터 배열 생성 배우기

Numpy 튜토리얼: 처음부터 배열을 생성하는 방법을 배우십시오. 특정 코드 예제가 필요합니다.

개요:
Numpy는 수많은 수학적 함수와 데이터 구조, 특히 배열(배열)을 제공하는 Python용 오픈 소스 수학 라이브러리입니다. . 배열은 기계 학습 및 데이터 분석에서 매우 일반적이고 중요한 데이터 구조이므로 배열을 만들고 조작하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 이 튜토리얼의 목적은 독자가 빠르게 시작할 수 있도록 Numpy에서 배열 생성을 처음부터 소개하는 것입니다.

1. Numpy 라이브러리 가져오기
   시작하기 전에 먼저 Numpy 라이브러리를 가져와야 합니다. 일반적으로 import 문을 사용하여 Numpy 라이브러리를 Python 코드로 가져옵니다.

import numpy as np

2. 1차원 배열 만들기
   Numpy에서 1차원 배열은 동일한 데이터 유형의 요소를 포함하는 목록입니다. Numpy에서 제공하는 ndarray 함수를 사용하여 1차원 배열을 만들 수 있습니다. 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]

3. 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]]

4. 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]]

5. 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. ]

6. 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)

출력: [1 2 3 4 5]

3. 2차원 배열 만들기

   2차원 배열은 여러 행과 열을 포함하는 테이블 구조입니다. 다양한 방법을 사용하여 2차원 배열을 만들 수 있으며 그 중 가장 일반적인 방법은 목록의 목록을 사용하는 것입니다.

   [[0.59525333 0.78593695 0.30467253]
    [0.83647996 0.09302248 0.85711096]]

   출력:

normal_array = np.random.randn(3, 3)
print(normal_array)

4. 특정 유형의 배열 만들기

   어떤 경우에는 모두 0으로 구성된 배열, 배열과 같은 특정 유형의 배열을 만들어야 합니다. 모두 1이거나 빈 배열입니다. Numpy는 이러한 특별한 유형의 배열을 생성하는 몇 가지 기능을 제공합니다.

5. 모두 0으로 구성된 배열 만들기

   [[-0.96338454 -0.44881001  0.01016194]
    [-0.78893991 -0.32811758  0.11091332]
    [ 0.87585342  0.49660924 -0.52104011]]

   출력:

   random_int_array = np.random.randint(1, 10, (2, 4))
   print(random_int_array)

모두 1로 구성된 배열 만들기

[[3 9 3 3]
 [1 9 7 5]]

출력: 🎜rrreee🎜🎜🎜빈 배열 만들기 🎜rrreee🎜출력 : 🎜rreee 🎜🎜
🎜시퀀스 배열 만들기🎜어떤 경우에는 시퀀스 배열, 즉 균일한 간격의 배열을 만들고 싶을 때가 있습니다. Numpy는 이러한 배열을 생성하기 위해 arange 함수와 linspace 함수를 제공합니다. 🎜🎜🎜🎜🎜arange 함수를 사용하여 시퀀스 배열 만들기🎜rrreee🎜출력: [0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜linspace 함수를 사용하여 시퀀스 배열 만들기 시퀀스 배열🎜rrreee🎜 출력: [0.0.25 0.5 0.75 1. ]🎜🎜🎜
🎜임의 배열 생성🎜위 방법 외에도 다음에서 제공하는 임의 함수를 사용할 수도 있습니다. Numpy는 임의의 배열을 생성합니다. 일반적으로 사용되는 임의 함수에는 random, rand, randn 및 randint 등이 있습니다. 🎜🎜🎜🎜🎜 무작위 배열 생성 🎜rrreee🎜 출력: 🎜rrreee🎜🎜🎜 정규 분포를 따르는 무작위 배열 생성 🎜rrreee🎜 출력: 🎜rrreee🎜🎜🎜 무작위 정수 배열 생성 🎜rrreee🎜 출력: 🎜rr reee🎜🎜🎜 이 글에서는 1차원 배열과 2차원 배열의 생성을 비롯해 특정 유형의 배열, 시퀀스 배열, 랜덤 배열의 생성 방법을 포함하여 Numpy 라이브러리에서 배열을 생성하는 방법을 소개합니다. 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 이 튜토리얼이 독자들이 Numpy에서 배열 생성을 이해하고 익히는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 Numpy 튜토리얼: 처음부터 배열 생성 배우기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!