💻 Нумпи: все функции и методы для работы с массивами данных

numpy все функции и методы

NumPy - это библиотека для языка программирования Python, предназначенная для работы с многомерными массивами и матрицами. Она предоставляет множество функций и методов для выполнения различных операций с массивами.

Ниже приведены некоторые из наиболее часто используемых функций и методов в NumPy:

Функции:

• numpy.array() - создание нового массива
• numpy.zeros() - создание массива, заполненного нулями
• numpy.ones() - создание массива, заполненного единицами
• numpy.empty() - создание пустого массива
• numpy.arange() - создание массива с определенным диапазоном значений
• numpy.linspace() - создание массива с заданным числом значений равномерно распределенных в указанном диапазоне

Методы:

• numpy.shape - возвращает форму массива (количество строк и столбцов)
• numpy.reshape() - изменение формы массива
• numpy.transpose() - транспонирование массива
• numpy.concatenate() - объединение массивов
• numpy.sum() - сумма элементов массива
• numpy.mean() - среднее значение элементов массива

Это лишь небольшая часть функций и методов, которые предоставляет NumPy. Библиотека имеет много других полезных функций, которые позволяют выполнять сложные операции с массивами и матрицами.

import numpy as np

# Создание нового массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Форма массива
shape = arr.shape

# Сумма элементов массива
sum = np.sum(arr)

print("Форма массива:", shape)
print("Сумма элементов массива:", sum)

В данном примере мы создаем новый массив, получаем его форму (количество элементов) и суммируем все его элементы. Данные операции выполняются с использованием функций и методов из библиотеки NumPy.

Надеюсь, эта информация помогла вам разобраться с доступными в NumPy функциями и методами!

numpy все функции и методы

В программировании на языке Python библиотека numpy (Numerical Python) является мощным инструментом для работы с массивами, матрицами и большими объемами числовых данных. Библиотека numpy предоставляет множество функций и методов, которые упрощают и ускоряют манипуляции с данными.

Импортирование библиотеки numpy

Прежде чем начать использовать функции и методы numpy, необходимо импортировать библиотеку. Для этого вводим следующую команду:

import numpy as np

Теперь мы можем обращаться к функциям и методам numpy, добавляя префикс "np." перед их именами.

Создание массивов numpy

Одной из основных возможностей numpy является создание массивов. Ниже приведены наиболее часто используемые методы для создания массивов:

• np.array - создает одномерный массив из списка или кортежа:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

• np.zeros - создает массив заполненный нулями:

arr = np.zeros((3, 3))

• np.ones - создает массив заполненный единицами:

arr = np.ones((2, 2))

• np.arange - создает массив с определенным интервалом значений:

arr = np.arange(0, 10, 2)

Операции с массивами numpy

Стандартные математические операции можно выполнять с массивами numpy.

• Сложение:

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 + arr2

• Умножение:

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 * arr2

• Деление:

arr1 = np.array([10, 20, 30])
arr2 = np.array([2, 4, 6])
result = arr1 / arr2

Методы массивов numpy

Библиотека numpy также предоставляет множество методов для работы с массивами. Ниже приведены некоторые из них:

• np.shape - возвращает размеры массива:

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
shape = arr.shape

• np.reshape - изменяет форму массива:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = arr.reshape((2, 3))

• np.mean - вычисляет среднее значение элементов массива:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(arr)

• np.max - находит максимальный элемент в массиве:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
max_value = np.max(arr)

Заключение

Функции и методы numpy предоставляют множество возможностей для работы с массивами и числовыми данными в Python. Они значительно упрощают и ускоряют манипуляции с данными, а также предоставляют удобные инструменты для анализа и обработки массивов и матриц.