cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonTutorial Numpy: Pelajari Penciptaan Array dari Scratch

Tutorial Numpy: Pelajari Penciptaan Array dari Scratch

Feb 20, 2024 am 09:32 AM
tatasusunannumpycipta

Tutorial Numpy: Pelajari Penciptaan Array dari Scratch

Tutorial Numpy: Belajar untuk mencipta tatasusunan dari awal, contoh kod khusus diperlukan

Gambaran keseluruhan:
Numpy ialah perpustakaan matematik sumber terbuka untuk Python yang menyediakan sejumlah besar fungsi matematik dan struktur data, terutamanya tatasusunan (Array) . Tatasusunan ialah struktur data yang sangat biasa dan penting dalam pembelajaran mesin dan analisis data, jadi mempelajari cara mencipta dan memanipulasi tatasusunan adalah penting. Tutorial ini bertujuan untuk memperkenalkan penciptaan tatasusunan dalam Numpy dari awal untuk membantu pembaca bermula dengan cepat.

  1. Import perpustakaan Numpy
    Sebelum kita mula, kita perlu mengimport perpustakaan Numpy dahulu. Biasanya, kami menggunakan pernyataan import untuk mengimport perpustakaan Numpy ke dalam kod Python kami.
import numpy as np
  1. Buat tatasusunan satu dimensi
    Dalam Numpy, tatasusunan satu dimensi ialah senarai yang mengandungi unsur-unsur jenis data yang sama. Kita boleh menggunakan fungsi ndarray yang disediakan oleh Numpy untuk mencipta tatasusunan satu dimensi. 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]

  1. 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]]
  1. 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]]
  1. 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. ]

  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randomrandrandnrandint
  2. random_array = np.random.random((2, 3))
    print(random_array)
Output: [1 2 3 4 5]
    1. Buat tatasusunan dua dimensi

      Tatasusunan dua dimensi ialah struktur jadual yang mengandungi berbilang baris dan lajur. Kita boleh mencipta tatasusunan dua dimensi menggunakan pelbagai kaedah, yang paling biasa adalah daripada senarai senarai.

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

      Output:
    2. normal_array = np.random.randn(3, 3)
      print(normal_array)
      1. Buat tatasusunan jenis tertentu

        Dalam beberapa kes, kita perlu mencipta tatasusunan jenis tertentu, seperti tatasusunan semua 0s, tatasusunan daripada semua 1s, atau tatasusunan kosong. Numpy menyediakan beberapa fungsi untuk mencipta jenis tatasusunan khas ini.

      2. Buat tatasusunan semua 0s

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

        Keluaran:

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

      3. Buat tatasusunan semua 1s

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

        Keluaran kosong: reee🎜Output: 🎜rrreee 🎜🎜
          🎜Buat tatasusunan jujukan🎜Dalam sesetengah kes, kami ingin mencipta tatasusunan jujukan, iaitu tatasusunan jarak sekata. Numpy menyediakan fungsi arange dan fungsi linspace untuk mencipta tatasusunan sedemikian. 🎜🎜🎜🎜🎜Gunakan fungsi arange untuk mencipta tatasusunan jujukan🎜rrreee🎜Output: [0 2 4 6 8]🎜🎜🎜🎜Gunakan fungsi linspace untuk mencipta tatasusunan jujukan🎜rrreee🎜 Output: [0.25 0.5 0.75 1. ]🎜🎜🎜
            🎜Penciptaan tatasusunan rawak🎜Selain kaedah di atas, kita juga boleh menggunakan fungsi rawak yang disediakan oleh Numpy untuk mencipta tatasusunan rawak. Fungsi rawak yang biasa digunakan termasuk rawak, rand, randn dan randint, dsb. 🎜🎜🎜🎜🎜 Cipta tatasusunan rawak 🎜rrreee🎜 Output: 🎜rrreee🎜🎜🎜 Cipta tatasusunan rawak berikutan taburan normal 🎜rrreee🎜 Output: 🎜rrreee🎜 Cipta tatasusunan rawak🎜🎜 Cipta tatasusunan rawak🎜🎜 🎜 Keluaran: 🎜rr reee🎜🎜🎜 Artikel ini memperkenalkan penciptaan tatasusunan dalam perpustakaan Numpy, termasuk penciptaan tatasusunan satu dimensi dan tatasusunan dua dimensi, serta kaedah penciptaan jenis tatasusunan tertentu, tatasusunan jujukan dan tatasusunan rawak, dan menyediakan contoh kod tertentu. Saya harap tutorial ini dapat membantu pembaca memahami dan menguasai penciptaan tatasusunan dalam Numpy. 🎜

    Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Numpy: Pelajari Penciptaan Array dari Scratch. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

    Kenyataan
    Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
    Python: menyelam mendalam ke dalam kompilasi dan tafsiranPython: menyelam mendalam ke dalam kompilasi dan tafsiranMay 12, 2025 am 12:14 AM

    Pythonusesahybridmodelofcompilationandinterpretation: 1) thepythoninterpretercompilessourcodcecodeintoplatform-independentbytecode.2) thepythonvirtualmachine (PVM) thenexecutesthisbytecode, BalantingeaseOfusoWithperformance.

    Adakah Python diterjemahkan atau bahasa yang disusun, dan mengapa ia penting?Adakah Python diterjemahkan atau bahasa yang disusun, dan mengapa ia penting?May 12, 2025 am 12:09 AM

    Pythonisbothinterpretedandandcompiled.1) it'scompiledtobytecodeforporabilityAcrossplatforms.2) theBytecodeistheninterpreted, membolehkanfordynamictypingandrapiddevelopment, walaupunItmayBeslowerLowerWanLelyCiledlanguages.

    Untuk gelung vs semasa gelung di python: perbezaan utama dijelaskanUntuk gelung vs semasa gelung di python: perbezaan utama dijelaskanMay 12, 2025 am 12:08 AM

    ForloopsareidealwhenyonesshenumberofiterationsationseSinadvance, whilewhileloopsarebetterforsituationshipheryouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreeficientablyandable, yang sesuai, manakala whileloopsoffermorecontrolandareusefereficeficeficeficeficient,

    Untuk dan semasa gelung: panduan praktikalUntuk dan semasa gelung: panduan praktikalMay 12, 2025 am 12:07 AM

    Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance, whilewhileloopsareusedwhenTheiterationsdependonacondition.1) forloopsareidealforiteratingoversequencesLikeListsorArrays.2)

    Python: Adakah ia benar -benar ditafsirkan? Membebaskan mitosPython: Adakah ia benar -benar ditafsirkan? Membebaskan mitosMay 12, 2025 am 12:05 AM

    Pythonisnotpurelyinterinterpreted; itusesahybridapproachofbytecodecompilationandruntimeinterpretation.1) pythoncompilessourcecodeintobytecode, whoomeSthenexecutedbythepythonvirtualmachine (pvm)

    Senarai concatenate python dengan elemen yang samaSenarai concatenate python dengan elemen yang samaMay 11, 2025 am 12:08 AM

    ToConcatenatelistsinpythonwiththesameelements, gunakan: 1) operatortokokduplicates, 2) asettoremoveduplicates, OR3) listomprehensionfensionfensionfensionfensiontroloverduplicates, setiapmethodhasdifferentperformanceAdordlications.

    Ditafsirkan vs bahasa yang disusun: Tempat PythonDitafsirkan vs bahasa yang disusun: Tempat PythonMay 11, 2025 am 12:07 AM

    Pythonisaninterpretedlanguage, menawarkanfuseofuseandflexibilitybutfacingperpormancelimitationsincriticalapplications.1) interpretlanguagesepythonexecuteline-by-line, membolehkanMmediateDebackandrapidprototyping.2)

    Untuk dan semasa gelung: Bilakah anda menggunakan setiap python?Untuk dan semasa gelung: Bilakah anda menggunakan setiap python?May 11, 2025 am 12:05 AM

    Useforloopswhenthenumberofiterationsisknowninadvance,andwhileloopswheniterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforsequenceslikelistsorranges.2)Whileloopssuitscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificconditionismet,usefulforuserinputsoralgorit

    See all articles

    Alat AI Hot

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    Gambar buka pakaian secara percuma

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    Penyingkiran pakaian AI

    Video Face Swap

    Video Face Swap

    Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

    Artikel Panas

    Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
    3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
    3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

    Alat panas

    SublimeText3 Linux versi baharu

    SublimeText3 Linux versi baharu

    SublimeText3 Linux versi terkini

    ZendStudio 13.5.1 Mac

    ZendStudio 13.5.1 Mac

    Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

    SecLists

    SecLists

    SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

    Versi Mac WebStorm

    Versi Mac WebStorm

    Alat pembangunan JavaScript yang berguna

    PhpStorm versi Mac

    PhpStorm versi Mac

    Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).