🔑 Как создать numpy array: простой гид для начинающих 🚀

Чтобы создать NumPy массив, вы можете использовать функцию numpy.array(). Эта функция принимает в качестве аргумента список или кортеж элементов, которые вы хотите поместить в массив.

import numpy as np

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

print(my_array)

Вышеуказанный код создает NumPy массив my_array из списка [1, 2, 3, 4, 5]. Вы можете заменить my_list на нужный вам список.

Как создать NumPy массив?

NumPy (Numerical Python) - это библиотека для работы с числовыми данными в Python. Она предоставляет быстрые и эффективные структуры данных, такие как массивы (arrays), и функции для выполнения математических операций над ними. В этой статье мы рассмотрим, как создавать NumPy массивы.

1. Подключение библиотеки NumPy

Прежде чем начать использовать NumPy, необходимо убедиться, что библиотека установлена на вашем компьютере. Вы можете установить ее с помощью следующей команды:

pip install numpy

После установки вы можете подключить библиотеку NumPy в своем коде:

import numpy as np

2. Создание одномерного массива

Одномерный массив - это наиболее простая форма массива в NumPy. Для создания одномерного массива вы можете использовать функцию numpy.array() и передать ей список значений:

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

Вы можете получить доступ к элементам массива, используя индексы:

print(arr[0])  # Выводит первый элемент массива (1)

3. Создание двумерного массива

Двумерный массив - это массив, содержащий другие массивы в качестве элементов. Вы можете создать двумерный массив, передав список списков в функцию numpy.array():

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

Вы также можете обращаться к элементам двумерного массива с помощью индексов:

print(arr[0][0])  # Выводит первый элемент первого массива (1)

4. Создание массива заданного размера

Вы можете создать массив, заполненный нулями или единицами, заданного размера, с помощью функций numpy.zeros() и numpy.ones() соответственно:

zeros_arr = np.zeros((3, 3))  # Создает массив 3x3, заполненный нулями
ones_arr = np.ones((2, 4))  # Создает массив 2x4, заполненный единицами

5. Создание массива с последовательными значениями

С помощью функции numpy.arange() вы можете создать массив с последовательными значениями в заданном диапазоне:

arr = np.arange(1, 10)  # Создает массив [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

6. Создание массива случайных чисел

Вы можете создать массив случайных чисел с помощью функции numpy.random.rand():

arr = np.random.rand(5)  # Создает массив из 5 случайных чисел

7. Создание массива с определенным шагом

С помощью функции numpy.linspace() вы можете создать массив со значениями, равномерно распределенными в заданном диапазоне с определенным шагом:

arr = np.linspace(1, 10, 5)  # Создает массив [1. 3.25 5.5 7.75 10]

8. Вывод типа и размера массива

Вы можете узнать тип и размерность созданного массива, используя атрибуты dtype и shape:

print(arr.dtype)  # Выводит тип данных массива (float64)
print(arr.shape)  # Выводит размерность массива (5,)

Теперь вы знаете, как создавать NumPy массивы в Python. Вы можете использовать эти знания для работы с числовыми данными и выполнения различных операций над массивами.