🔑 Как задать длину массива numpy? Простая инструкция со снимками экрана! 🖼️

Чтобы задать длину массива в NumPy, вы можете использовать метод numpy.resize или просто присвоить новое значение атрибуту shape массива. Вот примеры:

# Импорт библиотеки NumPy
import numpy as np

# Создание массива размером 3x4
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

# Изменение размера массива с использованием numpy.resize
resized_arr = np.resize(arr, (2, 6))
print(resized_arr)

# Изменение размера массива путем присвоения нового значения атрибуту shape
arr.shape = (2, 6)
print(arr)

Обратите внимание, что изменение размера с использованием метода numpy.resize может привести к копированию или повторению данных, чтобы соответствовать новому размеру. Если вы хотите изменить размер массива без копирования данных, рекомендуется использовать присваивание нового значения атрибуту shape.

Как задать длину массива numpy

В библиотеке NumPy, существует несколько способов задать длину массива. В этой статье мы рассмотрим три основных способа: использование функций numpy.zeros, numpy.empty и метода numpy.resize. Рассмотрим каждый из них подробнее.

1. Использование функции numpy.zeros

Функция numpy.zeros создает новый массив заданной формы и заполняет его нулями. Она принимает аргументы: shape - форма массива и dtype - тип данных элементов массива (по умолчанию - float64).

import numpy as np

# Задаем длину массива равной 5
arr = np.zeros(5)

print(arr)
# Output: [0. 0. 0. 0. 0.]

В этом примере мы создаем массив с длиной равной 5 и заполняем его нулями. Результатом будет массив [0. 0. 0. 0. 0.].

2. Использование функции numpy.empty

Функция numpy.empty создает новый массив заданной формы без инициализации элементов. Она принимает аргументы: shape - форма массива и dtype - тип данных элементов массива (по умолчанию - float64).

import numpy as np

# Задаем длину массива равной 3
arr = np.empty(3)

print(arr)
# Output: [4.9e-324  9.9e-324 1.5e-323]

В этом примере мы создаем массив с длиной равной 3, но элементы не инициализируются. Результатом будет массив [4.9e-324 9.9e-324 1.5e-323].

3. Использование метода numpy.resize

Метод numpy.resize изменяет форму массива без изменения данных. Он принимает аргументы: arr - исходный массив и new_shape - новая форма массива.

import numpy as np

# Создаем массив с длиной равной 3
arr = np.array([1, 2, 3])

# Изменяем длину массива на 5
new_arr = np.resize(arr, (5,))

print(new_arr)
# Output: [1 2 3 1 2]

В этом примере мы создаем массив с длиной равной 3 и изменяем его длину на 5. Результатом будет массив [1 2 3 1 2], при этом значения [1 2] повторяются, чтобы заполнить новую длину массива.

Использование этих трех способов позволяет гибко задавать длину массива в библиотеке NumPy. Вы можете выбрать подходящий метод в зависимости от своих потребностей.