🔧 Как создать numpy ndarray ✓ Подробное руководство для начинающих

Чтобы создать массив ndarray в библиотеке NumPy, вы можете воспользоваться функцией numpy.array(). Эта функция принимает список элементов и создает одномерный массив:

import numpy as np

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

Если вы хотите создать многомерный массив, вы можете передать в функцию numpy.array() список списков:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr)

Вы также можете использовать функции numpy.zeros() и numpy.ones() для создания массива из нулей или единиц соответственно:

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros((3, 4))
ones_arr = np.ones((2, 2))
print(zeros_arr)
print(ones_arr)

Как создать numpy ndarray

В этой статье мы рассмотрим, как создать массив numpy, известный как ndarray. Массивы ndarray являются основным объектом в библиотеке NumPy и предоставляют эффективные операции над данными многомерного массива.

Импорт библиотеки NumPy

Прежде чем мы начнем использовать массивы ndarray, необходимо импортировать библиотеку NumPy. Для этого используется следующая команда:

import numpy as np

Создание одномерного массива

Одномерный массив - это самый простой тип массива ndarray. Он представляет собой простой список значений.

Чтобы создать одномерный массив, мы можем использовать функцию array() из библиотеки NumPy. В качестве аргумента передаем список значений.

Ниже приведен пример создания одномерного массива:

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

Результат будет:

[1 2 3 4 5]

Создание двумерного массива

Двумерные массивы представляют собой таблицы значений, сортированных в строках и столбцах. Для создания двумерного массива мы можем использовать функцию array() с вложенными списками значений.

Вот пример создания двумерного массива:

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr)

Результат будет:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Создание многомерного массива

Многомерные массивы - это массивы с более чем двумя измерениями. Мы можем создать многомерные массивы, используя функцию array() с вложенными списками значений.

Вот пример создания многомерного массива:

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr)

Результат будет:

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

Создание массива с определенной формой

Мы можем создать массив с определенной формой, используя функции zeros() и ones() из библиотеки NumPy. Функция zeros() создает массив с нулевыми значениями, а функция ones() создает массив с единичными значениями.

Ниже приведены примеры создания массивов с определенной формой:

zeros_arr = np.zeros((3, 4))
print(zeros_arr)

ones_arr = np.ones((2, 2))
print(ones_arr)

Результаты будут:

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

Создание массива с последовательными значениями

Мы также можем создать массив с последовательными значениями с помощью функции arange() из библиотеки NumPy. Функция arange() принимает начальное значение, конечное значение и шаг.

Ниже приведен пример создания массива с последовательными значениями:

arr = np.arange(1, 10, 2)
print(arr)

Результат будет:

[1 3 5 7 9]

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы создания массивов ndarray с использованием библиотеки NumPy. Массивы ndarray предоставляют мощный инструмент для работы с многомерными данными и эффективных математических операций.

Надеюсь, эта статья была полезна и помогла вам разобраться в создании массивов ndarray с помощью NumPy.